Machine Learning‐Enhanced Prediction of Inorganic Semiconductor Bandgaps for Advancing Optoelectronic Technologies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A pivotal challenge in advancing inorganics optoelectronic technologies, is the precise characterization of materials' electronic attributes, with the bandgap being a critical property. Conventional approaches, heavily reliant on time‐intensive and financially demanding experimental and computational methods, such as density functional theory (DFT) calculations, face limitations due to inherent estimation errors. Machine learning methodologies are developed for the prediction of bandgaps of inorganic semiconductors but most of them are employed for datasets created by DFT calculations, hence limiting their performance. Addressing this, the study leverages machine learning methodologies, harnessing both compositional and structural features, to predict the band gaps of inorganic semiconductors with enhanced accuracy. This advancement is reinforced by the employment of an experimental bandgap dataset, which, when integrated with structural descriptors obtained from the Materials Project, significantly improves prediction capabilities. This is evidenced by the model's exceptional performance across two distinct benchmark datasets. Furthermore, the model's adeptness in predicting formation energies underscores its versatility and applicability to a broad spectrum of electronic properties. These findings suggest that the predictive accuracy of this model can be further augmented through the inclusion of additional experimental bandgap measurements and the refinement of structural descriptors. This approach offers a promising and efficient alternative to traditional methodologies, potentially accelerating the development of optoelectronic technologies.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».