Användningen av maskininlärningsmetoder för att accelerera konstruktionen av kristallina material kräver vanligtvis manuellt konstruerade vektorer eller komplex omvandling av atomkoordinater för att mata in kristallstrukturen, som antingen begränsar modellen till vissa kristalltyper eller gör det svårt att ge kemiska insikter. Här utvecklar vi ett ramverk för kristallgrafikkonvolutionella neurala nätverk (CGCNN) för att direkt lära sig materiella egenskaper från anslutningen av atomer i kristallen, vilket ger en universell och tolkningsbar representation av kristallernas struktur. Vår metod uppnår samma noggrannhet som DFT för 8 olika egenskaper hos kristaller med olika strukturtyper och kompositioner efter utbildning med 10 4 datapunkter. Dessutom är vårt ramverk tolkningsbart eftersom man kan extrahera bidragen från lokala kemiska miljöer till globala egenskaper. Med hjälp av ett exempel på perovskiter visar vi hur denna information kan användas för att upptäcka empiriska regler för materialdesign. Maskininlärning (ML) metoder blir allt populärare i att påskynda utformningen av nya material genom att förutsäga materialegenskaper med noggrannhet nära ab-initio beräkningar, men med beräkningshastigheter storleksordningar snabbare [1] [2] [3]. Den godtyckliga storleken på kristallsystem utgör en utmaning eftersom de måste representeras som en vektor med fast längd för att vara kompatibla med de flesta ML-algoritmer. Detta problem löses vanligen genom att manuellt konstruera vektorer med fasta längder med hjälp av enkla materialegenskaper [1, [3] [4] [5] eller genom att konstruera symmetri-invarianta omvandlingar av atomkoordinater [6] [7] [8]. Det förstnämnda kräver dock design från fall till fall för att kunna förutsäga olika egenskaper och det senare gör det svårt att tolka modellerna som ett resultat av de komplexa omvandlingarna. I denna bokstav presenterar vi en generaliserad kristallgrafik konvolutionella neurala nätverk (CGCNN) ram för att representera periodiska kristallsystem som ger både materiell egenskapsförutsägelse med DFT noggrannhet och atomnivå kemiska insikter. Den senaste tidens framsteg när det gäller "djupt lärande" har gjort det möjligt att lära sig av en mycket rå representation av data, t.ex. pixlar av en bild, vilket gör det möjligt att bygga allmänna modeller som överträffar traditionellt expert utformade representationer [9]. Genom att titta in i den enklaste formen av kristall representation, d.v.s. Anslutningen av atomer i kristallen, vi bygger direkt konvolutionella neurala nätverk (CNN) på toppen av kristall grafer som genereras från kristallstrukturer. CGCNN uppnår liknande noggrannhet med avseende på DFT-beräkningar som DFT jämfört med experimentella data för åtta olika egenskaper efter att ha utbildats med data från Materialprojektet[10], vilket anger metodens allmängiltighet. Vi demonstrerar också CGCNN:s tolkningsbarhet genom att utvinna energin från varje plats i perovskitestrukturen från den totala energin, ett exempel på att lära sig hur lokala kemiska miljöer bidrar till den globala egendomen. De empiriska regler som generaliseras från resultaten är förenliga med den gemensamma kunskapen för att upptäcka mer stabila perovskiter och kan avsevärt minska sökytan för hög genomströmningsscreening. Huvudidén i vår strategi är att representera kristallstrukturen genom ett kristalldiagram (CG) som kodar både atominformation och bindningsinteraktioner mellan atomer, och sedan bygga ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) ovanpå grafen för att automatiskt extrahera representationer som är optimala för att förutsäga målegenskaper genom utbildning med DFT beräknade data. Som illustreras i figur 1 (a), en kristall graf G är en oriktad multigraph som definieras av N noder och M kanter, där N är antalet atomer i den primitiva cellen och M är antalet anslutningar mellan atomer (metoden för att bestämma atomanslutning förklaras i Kompletterande material). CG är olikt normala grafer eftersom det tillåter flera kanter mellan samma par av slut noder, en egenskap för kristall grafer på grund av dess periodicitet, i motsats till molekylära grafer. Varje nod i representeras av en funktion vektor v i, kodar egenskapen hos atomen som motsvarar nod i. På samma sätt representeras varje kant (i, j) k av en funktionsvektor u (i,j) k som motsvarar den k-th bindning som förbinder atom i och atom j. CNN som byggs ovanpå CG består av två huvudkomponenter: konvolutionslager och poolningslager. Liknande arkitekturer har använts för bildklassificering [11], naturligt språk bearbetning [12], och molekylär fingeravtryck[13], men inte för kristall egendom förutsägelse så vitt vi vet. De konvolutionella skikten uppdaterar upprepade gånger atomen vektorn v i genom "konvolution" med omgivande atomer och bindningar, arXiv:1710.10324v1 [cond-mat.mtrl-sci]
Nyligen införde Xie och Grossman kristallgrafik konvolutionella nätverk (CGCNN) för exakt förutsägelse av 8 olika DFT beräknade egenskaper på kristallstrukturer REF.
Crystal Graph Convolutional Neural Networks for an Accurate and Interpretable Prediction of Material Properties
{'venue': 'Phys. Rev. Lett. 120, 145301 (2018)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Physics']}