Vi jämför flera adaptiva designstrategier med hjälp av en datamängd på 223 M 2 AX familj av föreningar för vilka de elastiska egenskaperna [bulk (B), skjuvning (G), och Young's (E) modulus] har beräknats med hjälp av densitet funktionell teori. Konstruktionsstrategierna bryts ned i en iterativ loop med två huvudsteg: maskininlärning används för att träna en regressator som förutsäger elastiska egenskaper i form av elementära omloppsradier för de enskilda komponenterna i materialet; och en väljare använder dessa förutsägelser och deras osäkerheter för att välja nästa material för att undersöka. Det yttersta målet är att få fram ett material med önskade elastiska egenskaper i så få iterationer som möjligt. Vi undersöker hur valet av datamängdsstorlek, regressator och väljare påverkar designen. Vi finner att väljare som använder information om förutsägelsen osäkerhet överträffar dem som inte. Vårt arbete är ett steg i att illustrera hur adaptiva designverktyg kan vägleda sökandet efter nya material med önskade egenskaper. Regressionsmetoder har gett en grund för modellering struktur-fastighet relationer i materialvetenskap 1-6. Dessa metoder tar som inmatning en datauppsättning av kända materialsammansättningar tillsammans med någon egenskap (t.ex. styrka, bandgap, smälttemperatur etc.). Varje material i sin tur beskrivs i termer av en eller flera egenskaper som representerar aspekter av struktur, kemi, bindning och/eller mikrostruktur i ett abstrakt, högdimensionellt rum. Framgången med regression bygger på dess förmåga att fånga den relativa variationen i en egenskap som en funktion av funktionerna, så småningom kulminerar i förutsägelsen av nya material med önskade egenskaper. Materialdesign är ett optimeringsproblem med målet att maximera (eller minimera) någon önskad egenskap hos ett material, betecknad av y, genom att variera vissa egenskaper, betecknad av x. Optimera ett material för riktade tillämpningar i allmänhet fortskrider genom att iterera tre steg: 1) utveckla en modell (eller en uppsättning modeller) som möjliggör förutsägelse av y från x av kända material, 2) baserat på dessa modeller, optimalt välja ett värde av x, vilket motsvarar en ny och ännu inte syntetiserade material, och 3) mäta y på detta värde av x, och lägga (x, y) till databasen av kända egenskaper. Den primära flaskhalsen i materialdesign är steg 3, mätning y, eftersom det kräver syntes och karakterisering av nya material, som kan vara dyrt och tidskrävande. Därför vill vi syntetisera så få föreningar som möjligt. Alternativt, om det rör sig om en komplex kod (t.ex. hög genomströmning första principer beräkningar 7-10 ), skulle vi vilja göra så få funktion samtal eller dragbart antal beräkningar som möjligt. Således, att använda experimentet eller komplex kod som ett sätt att uttömmande söka (på ett brute force sätt) det stora utrymmet för att optimera en given egenskap ska undvikas. Istället är det nödvändigt att använda en relativt billig surrogat eller inferens modell för att lära sig av tillgängliga data, och i kombination med någon form av design, guida experiment för att minimera antalet nya material som behöver testas. För närvarande, arbetet i material informatik bygger till stor del på att utföra steg 1, vilket kräver att hitta en regressator som passar befintliga data för att förutsäga det bästa y. Framsteg i verksamheten forskning och maskininlärning tyder på att bara välja förutsägelser ur regressorn är inte det bästa sättet att välja x när de förutsedda värdena har osäkerhet 11. Detta är relevant för materialdesign eftersom relativt små datamängder ofta används för att extrapolera till en stor outforskad sökyta 6, vilket innebär att modell osäkerheter kommer att vara viktigt. När vi kan uppskatta de fel som är förknippade med y-värdena, är det oftast bättre att välja x som ger det bästa "förväntade förbättring"-ett värde som beror på både det förutsagda y och det förutsagda felet i vår uppskattning av y. Fördelarna med att maximera den förväntade förbättringen förstärks när funktionen som förutsäger y från x har lokala optima-lokala optima är svåra att undkomma med många optimeringsmetoder. Både effektiv global optimering (EGO) [11] [12] [13] och närliggande kunskapsgradientalgoritmer (KG) 14 använder information om förutsägelsefel för att välja nästa x för att testa. Båda
REF använder ett regressor-väljarpar för att lokalisera önskat material i det minsta antalet iterationer genom att växla mellan prospekterings- och exploateringsstrategier.
Adaptive Strategies for Materials Design using Uncertainties