Machine learning has emerged as a powerful approach in materials discovery. Its major challenge is selecting features that create interpretable representations of materials, useful across multiple prediction tasks. We introduce an end-to-end machine learning model that automatically generates descriptors that capture a complex representation of a material's structure and chemistry. This approach builds on computational topology techniques (namely, persistent homology) and word embeddings from natural language processing. It automatically encapsulates geometric and chemical information directly from the material system. We demonstrate our approach on multiple nanoporous metal-organic framework datasets by predicting methane and carbon dioxide adsorption across different conditions. Our results show considerable improvement in both accuracy and transferability across targets compared to models constructed from the commonly-used, manually-curated features, consistently achieving an average 25-30% decrease in root-mean-squared-deviation and an average increase of 40-50% in R2 scores. A key advantage of our approach is interpretability: Our model identifies the pores that correlate best to adsorption at different pressures, which contributes to understanding atomic-level structure--property relationships for materials design.


翻译:机器学习已成为一种强大的材料发现方法。 它的主要挑战在于选择能够创造材料可解释的描述的功能, 并且能够跨越多种预测任务。 我们引入了一个端到端机器学习模型, 自动生成描述器, 能够捕捉材料结构和化学的复杂描述器。 这种方法建立在计算表层技术( 持久性同质学) 和自然语言处理中的单词嵌入上。 它自动包含材料系统直接提供的几何和化学信息。 我们通过预测不同条件下的甲烷和二氧化碳吸附, 展示了我们对多种纳米金属- 有机框架数据集的处理方法。 我们的结果显示,与从常用的手工加工特征中构建的模型相比,目标的准确性和可转移性都有很大改进, 始终平均减少了25-30%的根位分布法和R2分中平均增加40- 50%。 我们方法的主要优点是可解释性: 我们的模式确定了与不同压力下吸附的最佳吸附点, 这有助于理解材料设计的原子层次结构- 和压力关系。

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机器学习(Machine Learning)是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章,报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法,应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分,并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/
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