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随着人工智能的发展, 机器学习在材料计算中的应用越来越广泛. 将机器学习应用到材料性质预测等任务中首要实现的是获得有效的材料特征表示. 本文采用一种原子特征表示方法, 研究一种低维、密集的分布式原子特征向量, 并用于材料带隙预测任务. 按照材料化学式中原子种类和原子个数, 使用Transformer编码器作为模型结构, 通过训练大量的材料化学式数据, 从而提取参与训练元素的特征. 利用该方法预测Janus结构过渡金属硫族化合物MXY (M代表过渡金属, X, Y是不同硫族元素)二维材料带隙. 基于深度学习得到的原子特征向量比传统的Magpie方法和Atom2Vec方法的预测平均绝对误差更小. 可视化分析和材料性质预测数值实验表明, 本文提出的基于深度学习提取的原子特征表示方法, 可以有效表征材料特征, 并且应用到材料带隙预测任务中.

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《基于深度学习原子特征表示方法的Janus过渡金属硫化物带隙预测》

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文件号：296198

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