Meramalkan sifat bahan menggunakan data terhad
Kaedah pembelajaran mesin yang dibangunkan oleh penyelidik IISC dan UCL menggunakan pembelajaran pemindahan untuk meramalkan sifat bahan, membuka jalan bagi penyelesaian semikonduktor dan penyelesaian tenaga lanjutan.
Dalam kemajuan yang signifikan untuk sains bahan, penyelidik di Institut Sains India (IISC), dengan kerjasama University College London (UCL), telah memanfaatkan pembelajaran mesin (ML) untuk meramalkan sifat bahan dengan data minimum.Inovasi ini menjanjikan untuk mempercepatkan penemuan bahan untuk aplikasi seperti semikonduktor dan penyimpanan tenaga.
Jurutera bahan semakin beralih kepada ML untuk meramalkan sifat -sifat seperti jurang band elektronik, tenaga pembentukan, dan kekuatan mekanikal, yang membolehkan reka bentuk bahan novel.Walau bagaimanapun, data eksperimen terhad -hasil daripada kos ujian yang tinggi dan kekangan masa -telah menimbulkan cabaran.
Pasukan ini menangani halangan ini menggunakan kaedah yang dipanggil pembelajaran pemindahan.Pendekatan ini pra-latihan model pada dataset yang besar dan menyempurnakannya untuk dataset yang lebih kecil dan spesifik.Sebagai contoh, model yang dilatih untuk mengklasifikasikan kucing dan bukan kucing boleh disesuaikan untuk mengklasifikasikan tumor berbanding tisu bukan tumor.
Kajian mereka menggunakan Graf Neural Networks (GNNS), seni bina yang canggih yang sesuai untuk data berstruktur grafik seperti struktur kristal 3D.Di sini, atom mewakili nod, dan bon mewakili tepi.Dengan mengoptimumkan seni bina GNN dan pra-latihan beberapa lapisan semasa membekukan orang lain, para penyelidik membina model yang mampu meramalkan sifat bahan seperti pemalar dielektrik dan pekali piezoelektrik.
Rangka kerja pra-latihan multi-harta mereka (MPT) membolehkan model belajar dari tujuh sifat bahan pukal dan berjaya meramalkan jurang band untuk bahan 2D-keupayaan yang tidak dilatih secara eksplisit.
Ini memegang janji untuk aplikasi praktikal.Pasukan ini meneroka penggunaan model dalam meramalkan mobiliti ion dalam elektrod bateri, penting untuk memajukan penyimpanan tenaga.Di samping itu, ia dapat membantu dalam pembuatan semikonduktor yang tahan kecacatan, menjajarkan matlamat pengeluaran semikonduktor India.
