关于SISSO方法的最新进展及其在SISSO++代码中的实施
Thomas A R Purcell1, Matthias Scheffler1, Luca M Ghiringhelli1,2
1The NOMAD Laboratory at the FHI of the Max-Planck-Gesellschaft and IRIS-Adlershof of the Humboldt-Universität zu Berlin, Faradayweg 4-6, D-14195 Berlin, Germany.
SISSO++算法的进步增强了材料发现的可解释的人工智能 (AI). 新功能提高了描述器生成和解决器效率,加速了准确的人工智能模型的开发.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 计算化学的计算化学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 可解释的人工智能 (AI) 模型加速材料发现.
- 符号回归提供了材料性质的分析描述.
- 确定独立性选和分散操作员 (SISSO) 是一种特征选择的决定性方法.
研究的目的:
- 引入SISSO算法的进步,作为SISSO++实现.
- 增强功能创建和描述符生成能力.
- 提高材料科学人工智能模型的可靠性和效率.
主要方法:
- 开发的SISSO++使用C++和Python绑定.
- 引入了一个新的数学表达式表示功能创建.
- 纳入功能工程中控制的非线性优化.
- 精细的回归和分类解决算法.
主要成果:
- SISSO++为数学表达式提供了一个新的表示方式.
- 通过非线性优化扩展了描述符范围.
- 显著提高了SISSO的可靠性和效率.
- 证明了新功能的潜在影响.
结论:
- SISSO++代表了材料发现的可解释AI的重大进步.
- 改进的算法为开发精确的人工智能模型提供了更强大,更有效的工具.
- 未来的工作可能涉及整合功能创建的"语法"规则.
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