論文の概要: Tensor Completion for Surrogate Modeling of Material Property Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18137v1
• Date: Thu, 30 Jan 2025 04:59:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 15:15:24.538350
• Title: Tensor Completion for Surrogate Modeling of Material Property Prediction
• Title（参考訳）: 材料特性予測のサロゲートモデリングのためのテンソル補完
• Authors: Shaan Pakala, Dawon Ahn, Evangelos Papalexakis,
• Abstract要約: 我々は、テンソル完備化問題として、ある材料特性の最適化をモデル化する。 データセットの構造を活用し、大量の素材構成の組み合わせをナビゲートします。 本実験では, 材料特性予測タスク全体にわたって, 10～20%の誤差低減を実現するテンソル完成法について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5735035463793009
• License:
• Abstract: When designing materials to optimize certain properties, there are often many possible configurations of designs that need to be explored. For example, the materials' composition of elements will affect properties such as strength or conductivity, which are necessary to know when developing new materials. Exploring all combinations of elements to find optimal materials becomes very time consuming, especially when there are more design variables. For this reason, there is growing interest in using machine learning (ML) to predict a material's properties. In this work, we model the optimization of certain material properties as a tensor completion problem, to leverage the structure of our datasets and navigate the vast number of combinations of material configurations. Across a variety of material property prediction tasks, our experiments show tensor completion methods achieving 10-20% decreased error compared with baseline ML models such as GradientBoosting and Multilayer Perceptron (MLP), while maintaining similar training speed.
• Abstract（参考訳）: 特定の特性を最適化するために材料を設計する場合、しばしば検討すべき設計の構成が多数存在する。 例えば、元素の材料組成は、新しい材料を開発する際に必要となる強度や伝導率などの特性に影響を与える。 最適な材料を見つけるためにすべての要素の組み合わせを探索するのは、特により多くの設計変数が存在する場合、非常に時間がかかる。 このため、材料の特性を予測するために機械学習(ML)を使うことへの関心が高まっている。 本研究では,特定の材料特性の最適化をテンソル完備化問題としてモデル化し,データセットの構造を活用し,多数の材料構成の組み合わせをナビゲートする。 各種の材料特性予測タスクにおいて,GradientBoostingやMultilayer Perceptron(MLP)などのベースラインMLモデルと比較して10～20%の誤差低減を実現し,同様のトレーニング速度を維持した。

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