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Machinelearning in materials informatics: recent applications

and prospects

Rampi Ramprasad,Rohit Batra, Ghanshyam Pilania, et, al

npj ComputationalMaterials (2017) 3:54

doi:10.1038/s41524-017-0056-5

得益于材料基因組計(jì)劃、算法開發(fā)和其它領(lǐng)域中數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的取得的成功，信息學(xué)方法在材料科學(xué)中逐步成型。這些方法使機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠基于過去的數(shù)據(jù)進(jìn)行快速預(yù)測(cè)，而不是直接實(shí)驗(yàn)或通過基本方程顯示求解的計(jì)算/模擬。以數(shù)據(jù)為中心的信息學(xué)方法（可靠的已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)或者可以為臨界情況下的一個(gè)子集）對(duì)于確定使用傳統(tǒng)方法（涉及成本、時(shí)間或效率因素）難以測(cè)量或計(jì)算的材料屬性是有用的。預(yù)測(cè)通常是插值的，首先涉及材料數(shù)字“指紋”，然后在“指紋”和感興趣的屬性之間繪制圖形（通過學(xué)習(xí)算法建立）。“指紋”，通常指的是“描述符”，可能具有多種類型和規(guī)模，由應(yīng)用和需求領(lǐng)域決定。預(yù)測(cè)也可以外推延伸到新材料領(lǐng)域，并適當(dāng)?shù)乜紤]預(yù)測(cè)不確定性。本文試圖提供一些在過去十年中取得成功的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的“材料信息學(xué)”策略的概述，特別強(qiáng)調(diào)指紋或描述符的選擇，同時(shí)還提出目前面臨的一些挑戰(zhàn)和在不久的將來應(yīng)該克服的挑戰(zhàn)。

圖1：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的科學(xué)和工程的一些經(jīng)典歷史實(shí)例

圖2：材料科學(xué)中機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵要素。（a）示例性數(shù)據(jù)集的示意圖；（b）學(xué)習(xí)問題描述；（c）通過指紋和學(xué)習(xí)步驟創(chuàng)建代理預(yù)測(cè)模型，n和m分別是訓(xùn)練實(shí)例的數(shù)目和指紋（或描述符、特征）分量的數(shù)目。

圖3：建立絕緣子本征擊穿場(chǎng)強(qiáng)預(yù)測(cè)的唯象模型。（a）期望與本征擊穿場(chǎng)相關(guān)的主要特征；（b）利用LASSO建立復(fù)合特征、向下選擇臨界復(fù)合特征子集的預(yù)測(cè)模型；（c）二進(jìn)制八位字節(jié)數(shù)據(jù)集的最終唯象模型性能 vs DFT計(jì)算；（d）新型抗擊穿鈣鈦礦型材料識(shí)別模型的應(yīng)用。

圖4：利用片段級(jí)指紋研究聚合物性質(zhì)。（a）可用于有機(jī)分子、晶體或聚合物的典型片段；（b）有機(jī)聚合物指紋圖譜構(gòu)建；（c）核嶺回歸（KRR）方案的示意圖，展示出了指紋（F）空間中的示例情況；（d）代理機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）模型預(yù)測(cè)與關(guān)鍵介電聚合物性能的DFT結(jié)果；（e）聚合物基因組在線預(yù)測(cè)技術(shù)在聚合物性能預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。

圖5 從精細(xì)級(jí)指紋中學(xué)習(xí)。（a）Behler和同事采用亞原子級(jí)原子環(huán)境指紋圖譜方案的示意圖；（b）機(jī)器學(xué)習(xí)力場(chǎng)構(gòu)建的典型工作流程示意圖；（c）利用原子力學(xué)習(xí)框架AGNI和嵌入原子方法（EAM）預(yù)測(cè)塊體鋁中的位錯(cuò)附近的原子力，并與相應(yīng)的DFT結(jié)果的比較；（d）用SOAP指紋框架對(duì)SI原子環(huán)境進(jìn)行分類降維的示意圖。

圖6：（a）通過不確定性量化實(shí)現(xiàn)平衡探索和開發(fā)的自適應(yīng)設(shè)計(jì)示意圖；（b）在多保真度學(xué)習(xí)設(shè)置中使用的示例數(shù)據(jù)集，包括在不同級(jí)別的保真度獲得的目標(biāo)屬性和多保真學(xué)習(xí)問題的陳述。