Recommender system for discovery of inorganic compounds
Recommender system for discovery of inorganic compounds
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用于发现无机化合物的推荐系统
DOI：
10.1038/s41524-022-00899-0
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Atsuto Seko and Isao Tanaka
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hiroyuki Hayashi;Atsuto Seko and Isao Tanaka
基于实验数据库的推荐系统有助于无机化合物的高效发现。在这里，我们回顾了使用推荐系统发现未知化合物的研究。第一种方法使用由元素特征组成的组合描述符。在无机晶体结构数据库（ICSD）中注册的化学成分提供给机器学习进行二元分类。另一种方法不使用任何描述符，而是采用张量分解技术。目前未知的化学相关成分（crc）的预测性能是通过检查它们在其他数据库中的存在来确定的。根据推荐，成功合成了两个目前结构未知的伪三元化合物。最后，采用聚合络合物方法，对内部收集的并行实验数据集进行机器学习，构建了一个综合条件推荐系统。然后对未实验条件下的推荐分数进行评估。在目标条件下的合成实验发现了两种未知的伪二元氧化物。
A recommender system based on experimental databases is useful for the efficient discovery of inorganic compounds. Here, we review studies on the discovery of as-yet-unknown compounds using recommender systems. The first method used compositional descriptors made up of elemental features. Chemical compositions registered in the inorganic crystal structure database (ICSD) were supplied to machine learning for binary classification. The other method did not use any descriptors, but a tensor decomposition technique was adopted. The predictive performance for currently unknown chemically relevant compositions (CRCs) was determined by examining their presence in other databases. According to the recommendation, synthesis experiments of two pseudo-ternary compounds with currently unknown structures were successful. Finally, a synthesis-condition recommender system was constructed by machine learning of a parallel experimental data-set collected in-house using a polymerized complex method. Recommendation scores for unexperimented conditions were then evaluated. Synthesis experiments under the targeted conditions found two yet-unknown pseudo-binary oxides.
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用于材料发现的基于成分描述符的推荐系统。
影响因子：
4.4
作者：
Atsuto Seko;Hiroyuki Hayashi;I. Tanaka
通讯作者：
I. Tanaka
影响因子：
13.3
作者：
N. Szymanski;Yan Zeng;Haoyan Huo;Christopher J. Bartel;Haegyeom Kim;G. Ceder
通讯作者：
N. Szymanski;Yan Zeng;Haoyan Huo;Christopher J. Bartel;Haegyeom Kim;G. Ceder
影响因子：
3.3
作者：
Ward, Logan;Dunn, Alexander;Jain, Anubhav
通讯作者：
Jain, Anubhav
影响因子：
8.6
作者：
Hayashi, Hiroyuki;Hayashi, Katsuyuki;Tanaka, Isao
通讯作者：
Tanaka, Isao
合成条件推荐系统发现新型无机氧化物
DOI：
--
发表时间：
2022
期刊：
J. American Ceramic Society
影响因子：
--
作者：
Liu Libei;Zhang Feifei;Murai Shunsuke;Tanaka Katsuhisa;Hiroyuki Hayashi,Keita Kouzai,Yuta Morimitsu and Isao Tanaka
通讯作者：
Hiroyuki Hayashi,Keita Kouzai,Yuta Morimitsu and Isao Tanaka