Deep Learning을 사용하여 재료 과학 공학의 재료 속성 예측을 개선하십시오.

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정확한 속성 예측 필요

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재료 과학을위한 딥러닝 기초

딥러닝 모델은 입력 기능 및 대상 속성 사이의 복잡한 비선형 관계를 캡처하기 위해 다중 층 신경 네트워크를 활용합니다. 재료의 컨텍스트에서 입력은 전체 원자 좌표 및 채권 구조에 간단한 요소 구성에서 범위를 다를 수 있습니다. 딥러닝의 힘은 자동적으로 계층 표현을 추출 할 수있는 능력에 속하며, 수공예를 제거 할 수 있습니다.

Neural Network 건축

몇몇 깊은 학습 건축은 물자 재산 예측을 위해 효과적인 입증했습니다:

Fully Connected Networks (FCNs): 구성 기반 기능 벡터와 같은 탭 데이터에 적합. 그들은 곧바로 있지만 주의적인 기능 엔지니어링이 필요합니다.
Convolutional Neural Networks (CNNs): 3D 그리드 또는 그래프로 표현되는 주기적인 결정 구조에 적용. CNNs는 지역적 공간 상관관계를 캡처합니다.
Graph Neural Networks (GNNs): 천연 소재에 적합하며, 크리스탈은 노드와 채권으로 원자로 그래프로 표현할 수 있습니다. GNNs는 토폴로에서 배울 수 있으며, 심도적 작업에 대한 invariant입니다. 그들은 이제 많은 부동산 예측 작업에 대한 예술의 상태입니다.
번역 및 주의 메커니즘: 최근 자료에 적용된 이 모델은 장거리 상호 작용과 대형 데이터셋에 스케일을 캡처할 수 있습니다.

자료 Data에 대한 교육

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자료 과학의 데이터 도전

Data augmentation: symmetry operations 또는 perturbing lattice Parameter를 적용하여 합성 크리스탈 구조를 생성한다.
Active Learning: 이로 인해 라벨에 가장 유익한 데이터 포인트를 선택하여 필요한 값 비싼 계산을 줄입니다.
Transfer Learning: 대용량 데이터셋(예:, 대형 에너지)에 모델을 미리 훈련하고 작은 대상 데이터셋(예: 밴드 간격)에 대한 미세 조정.

또한 데이터 형식과 메타데이터를 표준화하는 노력은 NOMAD Laboratory와 같은 이니셔티브를 통해 진행되고 있습니다. 개방형 과학 관행으로는, 사용 가능한 교육 자료의 풀이 계속 성장하고, 더 강력한 일반 모델이 가능하게 합니다.

자료표에 딥러닝의 주요 용도

딥러닝은 다양한 재료 특성에 적용되어 기본 퀀텀 레벨 수량에서 매크로스코어 성능 지표에 적용됩니다. 아래는 가장 영향력있는 응용 분야의 일부입니다.

기계 특성

GNNs는 다양한 유형의 금속 구조와 결합된 금속 구조의 결합을 가진 금속 구조의 조합입니다. GNNs는 또한, 높은 정밀도를 가진 높은 정밀도를 가진 높은 경도를 가진 높은 경도를 가진 높은 경도를 가진 높은 경도를 가진 높은 경도를, 높은 경도를 가진 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를 가진 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를 가진 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를 가진 경도를 가진 경도를, 높은 경도를 가진 높은 경도를, 높은 경도를 가진 경도를, 높은 경도를, 높은 경도를 가진 경도를 가진 경도를

전자 및 열 특성

화학 반응성 및 안정성

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사례 연구

GNN은 기존의 이진 화합물을 대상으로 한 연구 그룹입니다. 이 연구 그룹은 새로운 리튬 이온 배터리 음극 물질의 발견입니다. Stanford와 MIT의 연구자들은 높은 전압과 안정성을 위해 100,000명 이상의 후보 구성을 통해 스크린에 깊은 학습을 사용했으며 나중에 실험적으로 검증 된 것으로 손이 내려졌습니다. 또 다른 경우 새로운 초경화 물질의 예측입니다. 기존의 이진 화합물에서 훈련 된 GNN은 초경화 물질로 텅스텐 tetraboride를 예측했습니다. 나중에 실험실에서 확인 된 실험실.

고형성 합금의 영역에서 딥러닝은 뛰어난 강도와 내식성을 가진 합금의 디자인을 인도하는 단계 형성 규칙의 급속한 예측을 가능하게했습니다. 이 예제는 재료 혁신을 가속화하는 딥러닝의 실질적인 영향을 미칩니다.

극복 도전: 상호 운용성 및 데이터 Scarcity

예측 전력에도 불구하고 딥러닝은 종종 검은 상자로 비판됩니다. 재료 과학에서 ]why] 모델은 특정 예측이 과학적 통찰력과 건물 신뢰를 얻는 데 필수적입니다. 변압기, SHAP 값 및 통합 된 윤활제와 같은 기술은 재료 모델에 적응됩니다. 예를 들어, 관심 메커니즘은 원자 또는 결합이 가장 예측되는 밴드에 영향을 미칠 수 있습니다. 전자 틈새 구조에 대한 예측 된 틈새 구조.

데이터 스카치는 지속적 이슈를 유지한다. 하나의 유망한 솔루션은 변형 자동 렌코더 및 유전 적 조언 네트워크와 같은 유전적 모델의 사용이며, 새로운 비열한 결정 구조를 제안하기 위해. 이 구조는 surrogate 딥 학습 모델에 의해 평가 될 수 있으며 가상 발견 파이프라인을 가능하게합니다. 또 다른 접근법은 에너지 보존 또는 symmetry invariance와 같은 손실 기능으로 물리적 제약을 직접 통합하는 것입니다. 데이터 스카치의 데이터 스크류는 필요한 데이터를 돕는 데 필요한 금액을 줄입니다.

미래 지향과 통합

이 분야는 고강량 계산과 자동화 실험을 통해 깊은 학습을 결합하는 통합 플랫폼으로 이동하고 있습니다. 이러한 "self-driving" 실험실은 설계, 합성 및 특성화 할 수 있습니다. 딥러닝은 결과 분석하고 다음 실험을 제안하는 두뇌 역할을합니다. 이 폐쇄 루프 접근 방식은 이미 빛 방출 물질 및 광 촉매를 최적화하는 데 성공했습니다.

또 다른 국경은 다피델리티 모델링입니다. 딥러닝은 낮은 수준의 (cheap but less 정확하지만) 및 고피델리티 (expensive but Accura) 데이터에 훈련됩니다. 이는 정확성을 유지하면서도 부동산 예측 비용을 극적으로 줄일 수 있습니다. 또한 딥러닝 모델의 불확실한 정량은 항공우주 부품과 같은 중요한 애플리케이션에 대한 신뢰도를 필요로하는 물질 엔지니어로서주의를 얻습니다.

더 큰, 더 다양한 벤치 마크 데이터 세트 및 재료를위한 기초 모델의 출현 - 대형 언어 모델에 유사 - 더 진보적 인 가속 할 수 있습니다. [[FLT : 0]] 재료 데이터 시설[FLT : 1] 같은 조직은 이러한 리소스를 사용할 수 있습니다. 하드웨어가 지속적으로 개선되고, 재료의 수백만에 대한 교육 모델은 일상이되고, 문을 미리 파악 예측 능력.