論文の概要: Materials Map Integrating Experimental and Computational Data through Graph-Based Machine Learning for Enhanced Materials Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07378v2
• Date: Tue, 11 Mar 2025 06:31:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 13:59:51.785059
• Title: Materials Map Integrating Experimental and Computational Data through Graph-Based Machine Learning for Enhanced Materials Discovery
• Title（参考訳）: グラフベース機械学習による実験データと計算データの統合による材料探索
• Authors: Yusuke Hashimoto, Xue Jia, Hao Li, Takaaki Tomai,
• Abstract要約: 材料情報学(MI)は、材料発見と開発を大幅に効率化することが期待されている。 MIに使用されるデータは、計算と実験の両方から得られる。 本研究では,得られたデータを用いて材料マップを構築し,材料の構造的特徴との関係を可視化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.06756291053173
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Materials informatics (MI), which emerges from the integration of materials science and data science, is expected to greatly streamline the material discovery and development. The data used for MI are obtained from both computational and experimental studies, while their integration remains challenging. In our previous study, we reported the integration of these datasets by applying a machine learning model that captures trends hidden in the experimental datasets to compositional data stored in the computational database. In this study, we use the obtained data to construct materials maps, which visualize the relation in the structural features of materials, aiming to support study by the experimental researchers. The map is constructed using the MatDeepLearn (MDL) framework, which implements the graph-based representation of material structures, deep learning, and dimensional reduction for the map construction. We evaluate the obtained materials maps through statistical analysis and found that the MDL using message passing neural network (MPNN) enables efficient extraction of features that reflect the structural complexity of materials. Moreover, we found that this advantage does not necessarily translate into improved accuracy in predicting material properties. We attribute this unexpected outcome to the high learning performance inherent in MPNN, which can contribute to the structuring of data points within the materials map.
• Abstract（参考訳）: 材料科学とデータ科学の統合から生まれた材料情報学(MI)は、材料発見と開発を大幅に効率化することが期待されている。 MIに使用されるデータは、計算と実験の両方から得られるが、それらの統合は依然として困難である。 前回の研究では、実験データセットに隠されたトレンドを、計算データベースに格納された合成データにキャプチャする機械学習モデルを適用して、これらのデータセットの統合を報告した。 本研究では, 得られたデータを用いて材料地図を構築し, 材料の構造的特徴との関係を可視化し, 実験者による研究を支援することを目的とした。 このマップはMatDeepLearn (MDL) フレームワークを用いて構築され、物質構造のグラフベース表現、深層学習、地図構築の次元還元を実装している。 得られた材料マップを統計解析により評価した結果,MPNNを用いたMDLは,材料の構造的複雑さを反映した特徴の効率的な抽出を可能にすることがわかった。 さらに, この利点は, 材料特性の予測精度の向上に必ずしも寄与しないことがわかった。 この予期せぬ結果は,MPNN固有の学習性能に起因し,資料マップ内のデータポイントの構造化に寄与すると考えられる。

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