論文の概要: Machine learning magnetism from simple global descriptors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.05909v1
• Date: Sun, 07 Sep 2025 03:53:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.772424
• Title: Machine learning magnetism from simple global descriptors
• Title（参考訳）: 単純なグローバルディスクリプタによる機械学習磁気学
• Authors: Ahmed E. Fahmy,
• Abstract要約: 実験によって検証された磁性材料に対して,簡単な構成,構造,電子記述子を限定して機械学習分類器を訓練する。 我々の伝播ベクトル分類器は92%以上の精度を達成し、ゼロと非ゼロの伝播ベクトル構造を確実に区別する最近の研究より優れている。 並行して、LightGBMとXGBoostは、Material Projectのラベルで直接訓練され、84～86%の精度を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The reliable identification of magnetic ground states remains a major challenge in high-throughput materials databases, where density functional theory (DFT) workflows often converge to ferromagnetic (FM) solutions. Here, we partially address this challenge by developing machine learning classifiers trained on experimentally validated MAGNDATA magnetic materials leveraging a limited number of simple compositional, structural, and electronic descriptors sourced from the Materials Project database. Our propagation vector classifiers achieve accuracies above 92%, outperforming recent studies in reliably distinguishing zero from nonzero propagation vector structures, and exposing a systematic ferromagnetic bias inherent to the Materials Project database for more than 7,843 materials. In parallel, LightGBM and XGBoost models trained directly on the Materials Project labels achieve accuracies of 84-86% (with macro F1 average scores of 63-66%), which proves useful for large-scale screening for magnetic classes, if refined by MAGNDATA-trained classifiers. These results underscore the role of machine learning techniques as corrective and exploratory tools, enabling more trustworthy databases and accelerating progress toward the identification of materials with various properties.
• Abstract（参考訳）: 磁気基底状態の信頼性は、密度汎関数理論(DFT)ワークフローが強磁性(FM)解に収束する高スループット材料データベースにおいて依然として大きな課題である。 そこで本研究では,Material Projectデータベースから出力される単純な構成,構造,電子記述子を限定的に活用して,実験的に検証されたMAGNDATA磁性材料を学習した機械学習分類器を開発することにより,この問題に部分的に対処する。 我々の伝播ベクトル分類器は92%以上の精度を達成し、非ゼロ伝播ベクトル構造とゼロを確実に区別し、7,843以上の材料に対してマテリアル・プロジェクト・データベースに固有の系統的強磁性バイアスを明らかにするという最近の研究より優れていた。 平行して、LightGBM と XGBoost は、Material Project で直接訓練されたモデルで84-86%(マクロ F1 の平均スコアは63-66%)の精度を実現している。 これらの結果は、より信頼性の高いデータベースを可能にするとともに、様々な特性を持つ素材の識別に向けた進歩を加速する、正当性および探索ツールとしての機械学習技術の役割を浮き彫りにした。

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