化学と材料科学における機械学習のための研究方向
Joshua Schrier1, Alexander J Norquist2, Tonio Buonassisi3
1Department of Chemistry, Fordham University, The Bronx, New York 10458, United States.
Journal of the American Chemical Society
|September 27, 2023
まとめ
機械学習 (ML) は例外的な材料を見つけることができますが,現在の方法は既存のものを最適化します. 新しいMLのアプローチは,本当に新しい分子や材料を発見するために必要であり, 異常値や予期せぬものに焦点を当てます.
科学分野:
- 材料科学
- コンピュータ化学
- 機械学習
背景:
- 特殊な分子や材料は技術的な価値と 基本的な洞察を 提供し,しばしば新しい現象や組成から 生じる.
- 歴史的に見ると 発見は偶然に依存していましたが 機械学習 (ML) と自動化が 現在では 識別と合成を加速するよう提案されています
- 現在のデータ主導の ML 方法は最適化に優れていますが 本当に新しい 特別な素材の発見に 苦労しています
研究 の 目的:
- 新しい例外的な物質を発見するには,従来のMLアプローチが不十分であると主張する.
- 既存の特性を最適化するのではなく,アウトリバーを特定するためのML方法論のシフトを提案する.
- 特殊な材料を発見できる ML 方法の開発のための実行可能な勧告を提供すること.
主な方法:
- 高温 (高Tc) オキシード超伝導体と超硬質材料に関するケーススタディの分析
- 材料発見の文脈における伝統的なMLアプローチの批判.
- 特殊な材料の ML 駆動の発見を進めるための6つの勧告を策定する.
主要な成果:
- オキシード超伝導体と超硬質材料を用いた ML ガイドド・ディスカバリーにおける課題の実証
- 特殊な材料を発見するための現在の自動化の限界を特定する.
- 異常値の発見のための効果的なML方法の開発のための6つの主要な原則の提案.
結論:
- 従来のML方法は,新しい例外的な材料を発見するよりも,既知の材料特性を最適化するのに適しています.
- MLのパラダイムシフトは必要で 極端なものを探求し 予期せぬものを受け入れることに 焦点を当てています
- 提案された推奨事項を自動化されたワークフローに統合することで,画期的な分子や材料の発見が可能になります.
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