Universal fragment descriptors for predicting properties of inorganic crystals

doi:10.1038/ncomms15679

.2017年6月5:8:15679。

doi:10.1038/ncomms15679。

预测无机晶体特性的通用碎片描述符

Olexandr Isayev公司¹, 科里·奥斯², 科马克·托尔², 埃里克·戈塞特², 斯特凡诺·库塔罗洛^2 三, 亚历山大·特罗普沙¹

附属公司

¹美国北卡罗来纳州教堂山北卡罗来纳大学埃舍曼药学院化学生物学和药物化学系分子建模实验室，邮编27599。
²美国北卡罗来纳州达勒姆杜克大学材料基因组学中心，邮编27708。
^三美国北卡罗来纳州达勒姆杜克大学材料科学、电气工程、物理和化学专业，邮编27708。

PMID： 28580961
预防性维修识别码：项目编号：5465371
内政部： 10.1038/成本15679

预测无机晶体特性的通用碎片描述符

Olexandr Isayev公司等。国家公社. 2017.

.2017年6月5:8:15679。

doi:10.1038/ncomms15679。

作者

亚历山大·伊萨耶夫¹, 科里·奥斯², 科马克·托尔², 埃里克·戈塞特², 斯特凡诺·库塔罗洛^2 三, 亚历山大·特罗普沙¹

附属公司

¹美国北卡罗来纳州教堂山北卡罗莱纳大学UNC Eshelman药学院化学生物学和药物化学系分子建模实验室，邮编27599。
²杜克大学材料基因组学中心，美国北卡罗来纳州达勒姆27708。
^三美国北卡罗来纳州达勒姆杜克大学材料科学、电气工程、物理和化学专业，邮编27708。

PMID： 28580961
预防性维修识别码：项目编号：5465371
内政部： 10.1038/成本15679

摘要

尽管历史上材料发现是由费力的试验和错误过程驱动的，但知识驱动的材料设计现在可以通过机器学习方法和材料数据库的合理组合来实现。这里，AFLOW储存库中用于从头计算的数据与定量材料结构-性能关系模型相结合，以预测重要性能：金属/绝缘体分类、带隙能量、体积/剪切模量、德拜温度和热容。预测的准确性与几乎所有化学计量无机晶体材料的训练数据的质量进行了很好的比较，与可用的热力学实验数据进行了交互。该方法的普遍性归因于描述符的构造：属性标签材料片段。这些表示只需要最小的结构输入，就可以直接实现简单的启发式设计规则。

PubMed免责声明

利益冲突声明

作者声明没有竞争性的经济利益。

数字

**图1。代表财产标签材料碎片（PLMF）结构的示意图。**
晶体结构(一)通过Voronoi镶嵌分析原子邻居(b条). 在属性标记之后，生成的周期图(**c（c）**)被分解成简单的子图(d日).

**图2。建模工作流概述。**
ML模型由橙色钻石表示。这些模型预测的目标属性以绿色突出显示。

**图3。预测电子和热机械性能的八个ML模型的五倍交叉验证图。**
(一)分类ML模型的接收器工作特性（ROC）曲线。(b条–小时)回归ML模型的预测值与计算值：(b条)带隙能量(E类_BG公司), (**c（c）**)体积模量(B类_{VRH（虚拟现实）}), (d日)剪切模量(*G公司*_{VRH（虚拟现实）}), (**e（电子）**)德拜温度(θ_D类), (**（f）**)恒压热容(C类_P（P）), (克)定容热容(C类_V（V）)和(小时)热膨胀系数(α_V（V）).

**图4。双描述空间中完整数据集（26674种独特材料）的半长散点图。**
平均值（Δ*H（H）*_聚变λ⁻¹)与绝缘体和金属分别用红色和蓝色表示。

公式图像 — **图4。双描述空间中完整数据集（26674种独特材料）的半长散点图。**
平均值（Δ*H（H）*_聚变λ⁻¹)与绝缘体和金属分别用红色和蓝色表示。

**图5。的部分相关图E类_BG公司,B类_{VRH（虚拟现实）}和θ_D类模型。**
(一)部分依赖于E类_BG公司平均值（Δ*IP（IP）*_债券)描述符。对于E类_BG公司std（Δ）之间的二维相互作用*IP（IP）*_债券)和平均值（Δ*IP（IP）*_债券)和之间ρ（密度）和平均值（Δ*IP（IP）*_债券)显示在面板中(b条,**c（c）**)分别是。(d日)部分依赖于B类_虚拟现实每个原子的晶体体积描述符。对于θ_D类，平均值（Δ每个_债券)和和晶格参数之间b条和*c（c）*显示在面板中(**e（电子）**,**（f）**)分别是。

**图6。六个ML模型的模型性能评估，预测770种特征材料的热机械性能。**
回归ML模型的预测值与计算值：(一)体积模量(B类_{VRH（虚拟现实）}), (b条)剪切模量(*G公司*_虚拟现实), (**c（c）**)德拜温度(θ_D类), (d日)恒压热容(C类_P（P）), (**e（电子）**)定容热容(C类_V（V）)、和(**（f）**)热膨胀系数(α_V（V）).

**图7。将AEL-AGL计算和ML预测与三种热机械性能的实验值进行比较。**
(一)体积模量(B类), (b条)剪切模量(*G公司*)、和(**c（c）**)德拜温度(θ_D类).

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