Även Bayesian optimering (Bo) har använts för att påskynda materialdesign i beräkningsmaterial teknik, befintliga arbeten är begränsade till problem med kvantitativa variabler. Verkliga konstruktioner av materialsystem innefattar dock både kvalitativa och kvantitativa konstruktionsvariabler som representerar materialsammansättningar, mikrostrukturmorfologi och bearbetningsförhållanden. För blandade-variabla problem, befintliga Bayesian optimering (Bo) metoder representerar kvalitativa faktorer genom overksamvariabler först och sedan passa en standard Gaussian process (GP) modell med numeriska variabler som surrogat modell. Detta tillvägagångssätt är teoretiskt restriktivt och lyckas inte fånga upp komplexa samband mellan kvalitativa nivåer. Vi presenterar i detta dokument integrationen av en ny latentvariabel (LV) metod för blandad-variabel GP-modellering med BO-ramverket för materialdesign. LVGP är en fundamentalt annorlunda metod som kartlägger kvalitativa designvariabler till underliggande numeriska LV i GP, som har stark fysisk motivering. Det ger flexibel parameterisering och representation av kvalitativa faktorer och visar överlägsen modellering noggrannhet jämfört med de befintliga metoderna. Vi demonstrerar vårt tillvägagångssätt genom att testa med numeriska exempel och materialdesignexempel. De valda materialen design exempel representerar två olika scenarier, en om samtidig materialval och mikrostrukturoptimering för att optimera ljusabsorptionen av en kvasirandom solcell, och en annan om kombinatorisk sökning av material utgör för optimal Hybrid organisk-oorganisk perovskite (Hoip) design. Det konstateras att de kartlagda LV:erna i alla testexempel ger intuitiv visualisering och betydande insikt i de kvalitativa faktorernas natur och effekter. även om materialdesign används som exempel, den metod som presenteras är generisk och kan användas för andra blandade variabla designoptimeringsproblem som innebär dyra fysikbaserade simuleringar. Med framsteg inom beräkningsteknik har materialdesign och upptäckt i allt högre grad betraktats som optimeringsproblem med målet att uppnå önskade materialegenskaper eller enhetsprestanda 1-3. En utmaning med att utforma nya materialsystem är samexistensen mellan kvalitativa och kvantitativa konstruktionsvariabler förknippade med materialsammansättningar, mikrostrukturmorfologi och bearbetningsförhållanden. Medan mikrostruktur morfologi kan beskrivas med hjälp av kvantitativa, variabler såsom de som är förknippade med korrelation funktion 4, deskriptorer 3,5,6, och spektral densitet funktioner 1,2, många sammansättning och bearbetningsförhållanden är diskreta och kvalitativa till sin natur. Till exempel, i polymer nanokomposit design, det finns många val av material beståndsdelar (t.ex., typer av fyllmedel och matris) och bearbetningsförhållanden (t.ex., typ av ytbehandling); varje kombination följer drastiskt olika fysiska mekanismer med betydande inverkan på de totala egenskaperna 3,7. Som illustreras i bild. 1, förekomsten av både kvantitativa och kvalitativa material designvariabler resulterar i flera åtskilda regioner i egendom / prestanda utrymme. Den kombinatoriska naturen innebär ytterligare utmaningar i materialmodellering och sökandet efter optimal lösning. I motsats till den traditionella försöks-och-terrorbaserade experiment metod för materialdesign, beräkningsmaterial designmetoder har framgått som ett effektivt och effektivt alternativ under det senaste årtiondet, bygger på framsteg av simuleringstekniker såsom finita element analys (FEA) och densitet funktionell teori (DFT) som kan exakt modellera och förutsäga materialegenskaper på olika längdskala 8, 9. De senaste åren har
Ett nyligen utfört arbete av Zhang et al. I REF studeras också Bayesianoptimering i samband med kvalitativa och kvantitativa indata.
Bayesian Optimization for Materials Design with Mixed Quantitative and Qualitative Variables
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Physics', 'Computer Science']}