MOFormer:メタル・オーガニック・フレームワークのプロパティ予測のための自己監視型トランスフォーマーモデル
Zhonglin Cao1, Rishikesh Magar1, Yuyang Wang1
1Department of Mechanical Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, Pennsylvania15213, United States.
Journal of the American Chemical Society
|January 27, 2023
まとめ
MOFormerという ディープラーニングモデルを開発し テキスト識別子のみを用いて メタル・オーガニック・フレームワーク (MOF) の性質を予測しました この構造アグノスティックなアプローチは,様々なアプリケーションのための最適なMOFの発見を加速します.
科学分野:
- 材料科学
- コンピュータ化学
- 機械学習
背景:
- メタル・オーガニック・フレームワーク (MOF) は多孔性があり,多様な用途を可能にします.
- MOFの広大な化学空間は,最適な材料発見のために効率的なスクリーニングを必要とします.
- 現在のDFTのような高通量スクリーニング方法は 計算が密集しており 3D構造が必要です
研究 の 目的:
- MOFプロパティの予測を加速するための新しい構造アグノスティックなディープラーニング方法を提案する.
- 仮説的なMOFを評価する際に3D原子構造の必要性を回避する.
- 特定の用途のためのMOFスクリーニングの効率と精度を高める.
主な方法:
- MOFormerを開発し,MOFプロパティ予測のためのトランスフォーマーベースのディープラーニングモデル.
- MOFテキスト文字列表現 (MOFid) を入力として使用した.
- >400kの公開MOFデータを使用して,構造アグノスティックと構造ベースの表現を相関させ,MOFormerを予習するための自己監督学習フレームワークを導入しました.
主要な成果:
- MOFormerは,既存の記述器と比較して最先端の構造不可知性予測の精度を達成しました.
- MOFormerモデルの予習は,下流のタスクの予測精度を大幅に改善しました.
- MOFormerは,特に限られたデータで,CGCNNのような構造ベースのモデルと比較して,量子化学性質の予測に優れたデータ効率を示しました.
結論:
- MOFormerは,MOFプロパティの予測に新しい効率的なディープラーニングの視点を提供します.
- 構造不可知的なアプローチは,新しいMOFを発見するためのスクリーニングプロセスを加速します.
- MOFのプロパティ予測モデルの性能とデータ効率を向上させます.
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