論文の概要: The carbon cost of materials discovery: Can machine learning really accelerate the discovery of new photovoltaics?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.13246v1
• Date: Thu, 17 Jul 2025 15:55:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-18 20:10:24.566005
• Title: The carbon cost of materials discovery: Can machine learning really accelerate the discovery of new photovoltaics?
• Title（参考訳）: 物質発見の炭素コスト:機械学習は、新しい太陽光発電の発見を本当に加速できるのか?
• Authors: Matthew Walker, Keith T. Butler,
• Abstract要約: 高速太陽光発電 (PV) 材料の発見において, 計算スクリーニングは実験の強力な補完となる。 ほとんどの場合、太陽エネルギー変換に関連する電子的および光学的性質を推定するために密度汎関数理論(DFT)に依存する。 マシンラーニング(ML)モデルは先日,DFTのサロゲートとして注目され,リソース使用の大幅な削減と,競争力のある予測パフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.05524804393257919
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computational screening has become a powerful complement to experimental efforts in the discovery of high-performance photovoltaic (PV) materials. Most workflows rely on density functional theory (DFT) to estimate electronic and optical properties relevant to solar energy conversion. Although more efficient than laboratory-based methods, DFT calculations still entail substantial computational and environmental costs. Machine learning (ML) models have recently gained attention as surrogates for DFT, offering drastic reductions in resource use with competitive predictive performance. In this study, we reproduce a canonical DFT-based workflow to estimate the maximum efficiency limit and progressively replace its components with ML surrogates. By quantifying the CO$_2$ emissions associated with each computational strategy, we evaluate the trade-offs between predictive efficacy and environmental cost. Our results reveal multiple hybrid ML/DFT strategies that optimize different points along the accuracy--emissions front. We find that direct prediction of scalar quantities, such as maximum efficiency, is significantly more tractable than using predicted absorption spectra as an intermediate step. Interestingly, ML models trained on DFT data can outperform DFT workflows using alternative exchange--correlation functionals in screening applications, highlighting the consistency and utility of data-driven approaches. We also assess strategies to improve ML-driven screening through expanded datasets and improved model architectures tailored to PV-relevant features. This work provides a quantitative framework for building low-emission, high-throughput discovery pipelines.
• Abstract（参考訳）: 高速太陽光発電 (PV) 材料の発見において, 計算スクリーニングは実験の強力な補完となる。 ほとんどのワークフローは、太陽エネルギー変換に関連する電子的および光学的性質を推定するために密度汎関数理論(DFT)に依存している。 実験室ベースの手法よりも効率的であるが、DFT計算は依然として相当な計算コストと環境コストを必要とする。 マシンラーニング(ML)モデルは先日,DFTのサロゲートとして注目され,リソース使用の大幅な削減と,競争力のある予測パフォーマンスを実現している。 本研究では、標準DFTベースのワークフローを再現し、最大効率限界を推定し、そのコンポーネントをMLサロゲートに徐々に置き換える。 各計算戦略に関連するCO$_2$排出量を定量化することにより,予測効率と環境コストのトレードオフを評価する。 本稿では,DFTデータに基づいてトレーニングされたMLモデルは,データ駆動手法の整合性や有用性を強調し,データ駆動方式の整合性に着目して,代替の交換相関関数を用いてDFTワークフローより優れていることを示す。 また、拡張データセットによるML駆動スクリーニングの改善戦略や、PV関連機能に合わせたモデルアーキテクチャの改善も検討した。 この作業は、低エミッションで高スループットの発見パイプラインを構築するための定量的フレームワークを提供する。

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