論文の概要: Accelerating Battery Material Optimization through iterative Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18162v1
- Date: Mon, 12 May 2025 11:45:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-01 23:16:01.409568
- Title: Accelerating Battery Material Optimization through iterative Machine Learning
- Title（参考訳）: 反復機械学習による電池材料最適化の高速化
- Authors: Seon-Hwa Lee, Insoo Ye, Changhwan Lee, Jieun Kim, Geunho Choi, Sang-Cheol Nam, Inchul Park,
- Abstract要約: 本稿では,目標実験をガイドし,段階的なモデル改良を促進するために,アクティブラーニングを統合した反復型機械学習(ML)フレームワークを提案する。
その結果,能動学習による実験は,必要な実験サイクルの総数を著しく減少させることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8189259726221193
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The performance of battery materials is determined by their composition and the processing conditions employed during commercial-scale fabrication, where raw materials undergo complex processing steps with various additives to yield final products. As the complexity of these parameters expands with the development of industry, conventional one-factor-at-a-time (OFAT) experiment becomes old fashioned. While domain expertise aids in parameter optimization, this traditional approach becomes increasingly vulnerable to cognitive limitations and anthropogenic biases as the complexity of factors grows. Herein, we introduce an iterative machine learning (ML) framework that integrates active learning to guide targeted experimentation and facilitate incremental model refinement. This method systematically leverages comprehensive experimental observations, including both successful and unsuccessful results, effectively mitigating human-induced biases and alleviating data scarcity. Consequently, it significantly accelerates exploration within the high-dimensional design space. Our results demonstrate that active-learning-driven experimentation markedly reduces the total number of experimental cycles necessary, underscoring the transformative potential of ML-based strategies in expediting battery material optimization.
- Abstract（参考訳）: 電池材料の性能は、各種添加物と複雑な加工工程を施して最終製品を製造する商業規模製造時に使用される組成と処理条件によって決定される。
これらのパラメータの複雑さが産業の発展とともに拡大するにつれて、従来の1-factor-at-a-time(OFAT)実験は時代遅れになる。
ドメインの専門知識はパラメータ最適化に役立つが、この伝統的なアプローチは、因子の複雑さが増大するにつれて認知的制限や人為的バイアスにますます脆弱になる。
本稿では,能動学習を統合した反復型機械学習(ML)フレームワークを提案する。
この方法は、成功と失敗の両方を含む包括的な実験観察を体系的に活用し、人為的バイアスを効果的に軽減し、データの不足を軽減する。
これにより、高次元設計空間内の探索を著しく加速する。
この結果から,アクティブラーニングによる実験は,電池材料最適化の迅速化におけるMLベースの戦略の転換可能性を示す上で,必要な実験サイクルの総数を大幅に削減できることが示唆された。
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