SISSO: A compressed-sensing method for identifying the best low-dimensional descriptor in an immensity of offered candidates
Notice bibliographique
Résumé
The lack of reliable methods for identifying descriptors---the sets of parameters capturing the underlying mechanisms of a material's property---is one of the key factors hindering efficient materials development. Here, we propose a systematic approach for discovering descriptors for materials' properties, within the framework of compressed-sensing-based dimensionality reduction. The sure independence screening and sparsifying operator (SISSO) tackles immense and correlated features spaces, and converges to the optimal solution from a combination of features relevant to the materials' property of interest. In addition, SISSO gives stable results also with small training sets. The methodology is benchmarked with the quantitative prediction of the ground-state enthalpies of octet binary materials (using ab initio data) and applied to the showcase example of predicting the metal/insulator classification of binaries (with experimental data). Accurate, predictive models are found in both cases. For the metal-insulator classification model, the predictive capability is tested beyond the training data: It rediscovers the available pressure-induced insulator-to-metal transitions and it allows for the prediction of yet unknown transition candidates, ripe for experimental validation. As a step forward with respect to previous model-identification methods, SISSO can become an effective tool for automatic materials development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».