論文の概要: Explainable Multimodal Machine Learning for Revealing Structure-Property Relationships in Carbon Nanotube Fibers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07400v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 09:29:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:08:28.649422
• Title: Explainable Multimodal Machine Learning for Revealing Structure-Property Relationships in Carbon Nanotube Fibers
• Title（参考訳）: 構造解明のための説明可能なマルチモーダル機械学習 -カーボンナノチューブ繊維の諸特性-
• Authors: Daisuke Kimura, Naoko Tajima, Toshiya Okazaki, Shun Muroga,
• Abstract要約: 本研究では, Explainable AI(XAI)を用いた特徴抽出のための因子分析を用いて, 多様なデータ型(マルチモーダルデータ)の分析を統合する。 この手法は多段加工条件と多スケール構造が複雑な影響を持つ材料特性のメカニズムを解明するための強力な手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In this study, we propose Explainable Multimodal Machine Learning (EMML), which integrates the analysis of diverse data types (multimodal data) using factor analysis for feature extraction with Explainable AI (XAI), for carbon nanotube (CNT) fibers prepared from aqueous dispersions. This method is a powerful approach to elucidate the mechanisms governing material properties, where multi-stage fabrication conditions and multiscale structures have complex influences. Thus, in our case, this approach helps us understand how different processing steps and structures at various scales impact the final properties of CNT fibers. The analysis targeted structures ranging from the nanoscale to the macroscale, including aggregation size distributions of CNT dispersions and the effective length of CNTs. Furthermore, because some types of data were difficult to interpret using standard methods, challenging-to-interpret distribution data were analyzed using Negative Matrix Factorization (NMF) for extracting key features that determine the outcome. Contribution analysis with SHapley Additive exPlanations (SHAP) demonstrated that small, uniformly distributed aggregates are crucial for improving fracture strength, while CNTs with long effective lengths are significant factors for enhancing electrical conductivity. The analysis also identified thresholds and trends for these key factors to assist in defining the conditions needed to optimize CNT fiber properties. EMML is not limited to CNT fibers but can be applied to the design of other materials derived from nanomaterials, making it a useful tool for developing a wide range of advanced materials. This approach provides a foundation for advancing data-driven materials research.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,水分散物から調製したカーボンナノチューブ(CNT)ファイバの特徴抽出のための因子分析を用いて,多種多様なデータ型(マルチモーダルデータ)の分析を統合するEMMLを提案する。 この手法は多段加工条件と多スケール構造が複雑な影響を持つ材料特性のメカニズムを解明するための強力な手法である。 そこで本研究では,CNTファイバの最終的な特性に異なる処理ステップや構造がどう影響するかを理解するのに有効である。 解析対象はナノスケールからマクロスケールまで,CNT分散の凝集粒径分布やCNTの有効長などである。 さらに, 標準的な手法では解釈が困難であったため, 負行列因子化(NMF)を用いて解析し, 結果を決定する重要な特徴を抽出した。 SHAP (SHapley Additive exPlanations) によるコントリビューション分析により, 破断強度の向上には小粒径の分散骨材が不可欠であることが確認された。 この分析では、CNT繊維の特性を最適化するために必要な条件の定義を支援するために、これらの重要な要因のしきい値と傾向を明らかにした。 EMMLはCNT繊維に限らず、ナノ材料から派生した他の材料の設計にも応用できるため、幅広い先進材料を開発するのに有用である。 このアプローチは、データ駆動材料研究の進展の基礎となる。

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