使用等价图神经网络精确预测张量谱
Ting-Wei Hsu1,2, Zhenyao Fang3,4, Arun Bansil3,4
1Department of Physics, Northeastern University, Boston, MA, USA. hsu.ting@northeastern.edu.
我们开发了一种新的人工智能模型,即Tensorial Spectra Equivariant Neural Network (TSENN),以有效地预测材料的光学特性. 这加速了用于光电子设备的新材料的发现.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 计算物理 计算物理
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 光学属性对于光电子设备至关重要,但对它们进行建模是计算密集的.
- 精确预测光学张量器需要复杂的方法,通常是缓慢的.
研究的目的:
- 引入一个高效和准确的方法来建模频率依赖的光学张量器.
- 为了使数据驱动的发现具有量身定制的异型光学反应的材料.
主要方法:
- 开发了Tensorial Spectra等价神经网络 (TSENN),一个等价图神经网络.
- 将材料结构和对称性信息编码成球形张量表示.
- 在1432个散装半导体的数据集上训练模型.
主要成果:
- TSENN 准确地将晶体结构映射到依赖光子频率的光学张力器中.
- 在预测介电张量时,达到0.127的平均绝对误差.
- 证明了该模型在高效和一般光学属性建模方面的潜力.
结论:
- TSENN提供了一种计算效率高的方法来预测光学特性.
- 该框架促进了光电子材料的数据驱动设计.
- 通过快速预测异型光学反应来加速材料的发现.
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