論文の概要: Crystal Systems Classification of Phosphate-Based Cathode Materials Using Machine Learning for Lithium-Ion Battery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10532v1
• Date: Fri, 05 Sep 2025 12:43:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-21 06:05:45.792447
• Title: Crystal Systems Classification of Phosphate-Based Cathode Materials Using Machine Learning for Lithium-Ion Battery
• Title（参考訳）: リチウムイオン電池の機械学習によるリン酸塩系陰極材料の結晶系分類
• Authors: Yogesh Yadav, Sandeep K Yadav, Vivek Vijay, Ambesh Dixit,
• Abstract要約: 本研究は,Li P (Mn, Fe, Co, Ni, V) O系リン酸塩陰極に関連する結晶系,すなわち単斜晶,オルトロン, トリリンの予測に機械学習の分類アルゴリズムを適用した。 特性評価の結果, 陰極特性は結晶構造に依存することが明らかとなり, 最適化された分類手法により予測可能性が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The physical and chemical characteristics of cathodes used in batteries are derived from the lithium-ion phosphate cathodes crystalline arrangement, which is pivotal to the overall battery performance. Therefore, the correct prediction of the crystal system is essential to estimate the properties of cathodes. This study applies machine learning classification algorithms for predicting the crystal systems, namely monoclinic, orthorhombic, and triclinic, related to Li P (Mn, Fe, Co, Ni, V) O based Phosphate cathodes. The data used in this work is extracted from the Materials Project. Feature evaluation showed that cathode properties depend on the crystal structure, and optimized classification strategies lead to better predictability. Ensemble machine learning algorithms such as Random Forest, Extremely Randomized Trees, and Gradient Boosting Machines have demonstrated the best predictive capabilities for crystal systems in the Monte Carlo cross-validation test. Additionally, sequential forward selection (SFS) is performed to identify the most critical features influencing the prediction accuracy for different machine learning models, with Volume, Band gap, and Sites as input features ensemble machine learning algorithms such as Random Forest (80.69%), Extremely Randomized Tree (78.96%), and Gradient Boosting Machine (80.40%) approaches lead to the maximum accuracy towards crystallographic classification with stability and the predicted materials can be the potential cathode materials for lithium ion batteries.
• Abstract（参考訳）: 電池用カソードの物理的および化学的特性は, リチウムイオン性カソード結晶配置から導かれる。 したがって、カソードの性質を推定するためには、結晶系の正しい予測が不可欠である。 本研究は,Li P (Mn, Fe, Co, Ni, V) O系リン酸塩陰極に関連する結晶系,すなわち単斜晶,オルトロン, トリリンの予測に機械学習の分類アルゴリズムを適用した。 この研究で使用されるデータは、Material Projectから抽出される。 特徴評価の結果, 陰極特性は結晶構造に依存することが明らかとなり, 最適化された分類手法により予測可能性が向上した。 Random Forest、Extremely Randomized Trees、Gradient Boosting Machinesといった機械学習アルゴリズムは、モンテカルロのクロスバリデーションテストにおいて、結晶系に最適な予測能力を実証している。 さらに、ランダムフォレスト(80.69%)、極端ランダム化木(78.96%)、グラディエントブースティングマシン(80.40%)といった機械学習アルゴリズムを組み込んだ入力特性として、異なる機械学習モデルの予測精度に影響を与える最も重要な特徴を特定するために、シーケンシャルフォワードセレクション(SFS)が実行される。

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