Target-learning the Latent Space of a Variational Autoencoder model for the Inverse Design of Stable Perovskites
Notice bibliographique
Résumé
At the forefront of discoverable materials are perovskites that stand out as some of the most chemically diverse and multifunctional energy materials. Theoretically, the estimated number of ternary perovskites exceeds a hundred thousand distinct compounds, notwithstanding that only a small fraction of this estimate has been reported in existing crystal databases. Therefore, the study takes advantage of the reliable, inexpensive and rapid opportunity offered by deep generative modeling for accelerating the search for unknown perovskites. In the process of making such findings, an inverse design-modeling scheme is resolved, which aims at assimilating deterministic target properties with their corresponding perovskite structure. The inverse design pipeline is architectured by combining a generative Variational AutoEncoder (VAE) model with Target-Learning (TL) feed-forward neural networks to form the TL-VAE perovskite generator, thereby making the complete modeling process semi-supervisory. The TL feed-forward neural network model serves the purpose of organizing the non-linear latent space of the VAE model and further assists in isolating deterministic target properties that are of interest to the core objective of the study. The property to be target-learned in the latent space is the formation energy, which is a crucial indicator for calibrating perovskite stability. The results report the discovery of promising new perovskite candidates, which are unique and polymorphic material variants. Upon conducting Density Functional Theory (DFT) validation on the newly identified perovskites, candidates that undergo full geometrical relaxation are recommended for further investigation and/or synthesization. In conclusion, the study demonstrates the efficacy of the inverse design TL-VAE model for the generation of stable ternary perovskites.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».