Accelerated discovery with machine learning (ML) has begun to provide the advances in efficiency needed to overcome the combinatorial challenge of computational materials design. Nevertheless, ML-accelerated discovery both inherits the biases of training data derived from density functional theory (DFT) and leads to many attempted calculations that are doomed to fail. Many compelling functional materials and catalytic processes involve strained chemical bonds, open-shell radicals and diradicals, or metal-organic bonds to open-shell transition-metal centers. Although promising targets, these materials present unique challenges for electronic structure methods and combinatorial challenges for their discovery. In this Perspective, we describe the advances needed in accuracy, efficiency, and approach beyond what is typical in conventional DFT-based ML workflows. These challenges have begun to be addressed through ML models trained to predict the results of multiple methods or the differences between them, enabling quantitative sensitivity analysis. For DFT to be trusted for a given data point in a high-throughput screen, it must pass a series of tests. ML models that predict the likelihood of calculation success and detect the presence of strong correlation will enable rapid diagnoses and adaptation strategies. These "decision engines" represent the first steps toward autonomous workflows that avoid the need for expert determination of the robustness of DFT-based materials discoveries.


翻译:机械学习(ML)的加速发现已经开始为克服计算材料设计的组合式挑战带来效率方面的进步,然而,ML加速发现既继承了从密度功能理论(DFT)中得出的培训数据偏差,又导致许多注定失败的尝试计算。许多令人信服的功能材料和催化过程涉及紧张的化学债券、露壳基和双导体,或金属-有机债券,以打开壳状过渡-金属中心。这些材料虽然有希望的目标,但对电子结构方法和分类式发现挑战提出了独特的挑战。在这方面,我们描述了在精确性、效率和方法方面所需的进展,超过了传统DFTML工作流程的典型。这些挑战已开始通过ML模型加以解决,这些模型旨在预测多种方法的结果或它们之间的差异,从而进行定量敏感性分析。要使DFT在高通量屏幕中被信任一个特定的数据点,就必须通过一系列测试。ML模型预测电子结构成功的可能性,并检测是否存在强有力的关联性,从而能够迅速发现在基于DFT的工作流程中找到快速的动态和适应战略。

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