論文の概要: Kernel Learning Assisted Synthesis Condition Exploration for Ternary Spinel

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19637v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 13:28:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:53:26.010070
• Title: Kernel Learning Assisted Synthesis Condition Exploration for Ternary Spinel
• Title（参考訳）: カーネル学習支援3次スピネルの合成条件探索
• Authors: Yutong Liu, Mehrad Ansari, Robert Black, Jason Hattrick-Simpers,
• Abstract要約: 我々は,グローバルSHAP解析の新たな応用によるカーネル分類モデルを用いて,単一相合成性に最も重要な実験特徴を特定する。 グローバルSHAP分析により、単相スピネル形成への前駆体および沈殿剤の寄与は、確立された結晶成長理論と密接に一致していることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.146645849310105
• License:
• Abstract: Machine learning and high-throughput experimentation have greatly accelerated the discovery of mixed metal oxide catalysts by leveraging their compositional flexibility. However, the lack of established synthesis routes for solid-state materials remains a significant challenge in inorganic chemistry. An interpretable machine learning model is therefore essential, as it provides insights into the key factors governing phase formation. Here, we focus on the formation of single-phase Fe$_2$(ZnCo)O$_4$, synthesized via a high-throughput co-precipitation method. We combined a kernel classification model with a novel application of global SHAP analysis to pinpoint the experimental features most critical to single phase synthesizability by interpreting the contributions of each feature. Global SHAP analysis reveals that precursor and precipitating agent contributions to single-phase spinel formation align closely with established crystal growth theories. These results not only underscore the importance of interpretable machine learning in refining synthesis protocols but also establish a framework for data-informed experimental design in inorganic synthesis.
• Abstract（参考訳）: 機械学習と高スループット実験は、その構成柔軟性を活用して混合酸化物触媒の発見を大いに加速した。 しかし、固体材料の確立された合成経路の欠如は、無機化学において重要な課題である。 したがって、解釈可能な機械学習モデルは、相形成を規定する重要な要因についての洞察を提供するため、不可欠である。 ここでは, 単一相Fe$_2$(ZnCo)O$_4$の生成に着目し, 高出力共沈法を用いて合成する。 我々は,カーネル分類モデルとグローバルSHAP解析の新たな応用を組み合わせることで,各特徴の寄与を解釈することにより,単一相合成性に最も重要な実験特徴を特定する。 グローバルSHAP分析により、単相スピネル形成への前駆体および沈殿剤の寄与は、確立された結晶成長理論と密接に一致していることが明らかとなった。 これらの結果は、合成プロトコルの精製における解釈可能な機械学習の重要性だけでなく、無機合成におけるデータインフォームド実験設計の枠組みを確立している。

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