Das, K.; Samanta, B.; Goyal, P.; Lee, S.-C.; Bhattacharjee, S. et al.: CrysXPP: An explainable property predictor for crystalline materials. In: npj Computational Materials 8 (2022), 43. DOI: https://doi.org/10.1038/s41524-022-00716-8
Zusammenfassung: | |
We present a deep-learning framework, CrysXPP, to allow rapid and accurate prediction of electronic, magnetic, and elastic properties of a wide range of materials. CrysXPP lowers the need for large property tagged datasets by intelligently designing an autoencoder, CrysAE. The important structural and chemical properties captured by CrysAE from a large amount of available crystal graphs data helped in achieving low prediction errors. Moreover, we design a feature selector that helps to interpret the model’s prediction. Most notably, when given a small amount of experimental data, CrysXPP is consistently able to outperform conventional DFT. A detailed ablation study establishes the importance of different design steps. We release the large pre-trained model CrysAE. We believe by fine-tuning the model with a small amount of property-tagged data, researchers can achieve superior performance on various applications with a restricted data source. | |
Lizenzbestimmungen: | CC BY 4.0 Unported |
Publikationstyp: | Article |
Publikationsstatus: | publishedVersion |
Erstveröffentlichung: | 2022 |
Die Publikation erscheint in Sammlung(en): | Forschungszentren |
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United States | 16 | 32,65% |
2 | ![]() |
Germany | 12 | 24,49% |
3 | ![]() |
United Kingdom | 10 | 20,41% |
4 | ![]() |
China | 4 | 8,16% |
5 | ![]() |
No geo information available | 1 | 2,04% |
6 | ![]() |
Taiwan | 1 | 2,04% |
7 | ![]() |
Singapore | 1 | 2,04% |
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India | 1 | 2,04% |
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Denmark | 1 | 2,04% |
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Switzerland | 1 | 2,04% |
andere | 1 | 2,04% |
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