論文の概要: Synergistic Fusion of Multi-Source Knowledge via Evidence Theory for High-Entropy Alloy Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14631v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 15:10:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 17:44:16.495054
• Title: Synergistic Fusion of Multi-Source Knowledge via Evidence Theory for High-Entropy Alloy Discovery
• Title（参考訳）: 高エントロピー合金発見のためのエビデンス理論によるマルチソース知識の相乗的融合
• Authors: Minh-Quyet Ha, Dinh-Khiet Le, Duc-Anh Dao, Tien-Sinh Vu, Duong-Nguyen Nguyen, Viet-Cuong Nguyen, Hiori Kino, Van-Nam Huynh, Hieu-Chi Dam,
• Abstract要約: 本稿では,計算資料データセットから抽出した知識と,大規模言語モデル(LLM)を用いた科学文献から抽出したドメイン知識を組み合わせたフレームワークを提案する。 このアプローチの中心的な特徴は元素置換性を明確に考慮することであり、化学的に類似した元素を同定し、望ましいHEAを安定にするために交換することができる。 本フレームワークは, 候補HEA組成の相安定性を予測し, いずれの合金系においても系統的に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24669069937937935
• License:
• Abstract: Discovering novel high-entropy alloys (HEAs) with desirable properties is challenging due to the vast compositional space and complex phase formation mechanisms. Efficient exploration of this space requires a strategic approach that integrates heterogeneous knowledge sources. Here, we propose a framework that systematically combines knowledge extracted from computational material datasets with domain knowledge distilled from scientific literature using large language models (LLMs). A central feature of this approach is the explicit consideration of element substitutability, identifying chemically similar elements that can be interchanged to potentially stabilize desired HEAs. Dempster-Shafer theory, a mathematical framework for reasoning under uncertainty, is employed to model and combine substitutabilities based on aggregated evidence from multiple sources. The framework predicts the phase stability of candidate HEA compositions and is systematically evaluated on both quaternary alloy systems, demonstrating superior performance compared to baseline machine learning models and methods reliant on single-source evidence in cross-validation experiments. By leveraging multi-source knowledge, the framework retains robust predictive power even when key elements are absent from the training data, underscoring its potential for knowledge transfer and extrapolation. Furthermore, the enhanced interpretability of the methodology offers insights into the fundamental factors governing HEA formation. Overall, this work provides a promising strategy for accelerating HEA discovery by integrating computational and textual knowledge sources, enabling efficient exploration of vast compositional spaces with improved generalization and interpretability.
• Abstract（参考訳）: 好適な特性を有する新規な高エントロピー合金(HEAs)の発見は, 広大な組成空間と複雑な相形成機構のために困難である。 この空間の効率的な探索には、異質な知識源を統合する戦略的アプローチが必要である。 本稿では,計算資料データセットから抽出した知識を,大規模言語モデル(LLM)を用いて科学的文献から抽出したドメイン知識と体系的に結合する枠組みを提案する。 このアプローチの中心的な特徴は元素置換性を明確に考慮することであり、化学的に類似した元素を同定し、望ましいHEAを安定にするために交換することができる。 不確実性の下での推論の数学的枠組みであるデンプスター・シェーファー理論は、複数の情報源からの集合的証拠に基づいて置換性をモデル化し結合するために用いられる。 本フレームワークは, 候補HEA組成の相安定性を予測し, 両者の合金システム上で系統的に評価し, クロスバリデーション実験における単ソースエビデンスに依存したベースライン機械学習モデルや手法よりも優れた性能を示す。 マルチソース知識を活用することで、このフレームワークはトレーニングデータからキー要素が欠落している場合でも、堅牢な予測力を保持し、知識伝達と外挿の可能性を強調する。 さらに、方法論の解釈可能性の向上は、HEAの形成を規定する基本的な要因に関する洞察を提供する。 全体として、この研究は、計算とテキストの知識ソースを統合することで、HEA発見を加速するための有望な戦略を提供し、一般化と解釈性を改善した広大な構成空間の効率的な探索を可能にする。

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