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Machine-learning-assistedmaterials discovery using failed experiments

Paul Raccuglia,Katherine C. Elbert, et, al

Natural ResearchLetter

無(wú)機-有機雜化材料：如有機模板金屬氧化物、金屬有機骨架（MOFs）和有機鹵化物鈣鈦礦已經(jīng)研究了幾十年，水熱和（非水）溶劑熱合成產(chǎn)生了數以千計的新材料，它們幾乎包含了周期表中幾乎所有的金屬。然而，這些化合物的形成機制還沒(méi)有完全理解，新化合物的開(kāi)發(fā)主要依賴(lài)于探索性合成。模擬和數據驅動(dòng)方法（受材料基因組計劃的推動(dòng)影響）提供了一種替代“試錯法”的研究方法。三個(gè)主要策略是：基于仿真的物理性能（例如電荷遷移率，光伏性能，氣體吸附容量，鋰離子插層）預測，確定有前景的候選合成目標；從通過(guò)集成高通量合成和測量工具獲得的實(shí)驗大數據中確定結構與性質(zhì)的關(guān)系；基于相似晶體結構的聚類(lèi)分析（例如，沸石結構分類(lèi)或氣體吸附性能）。在本文中，我們展示了另一種方法：使用反應數據訓練機器學(xué)習算法用于預測釩亞硒酸鹽結晶的反應結果。我們使用“黑色”反應信息——從實(shí)驗記錄中獲取的失敗的或者不成功的水熱合成，并添加了采用化學(xué)信息學(xué)技術(shù)處理的原始記錄信息的理化性質(zhì)描述。我們使用結果數據訓練用于預測成功反應的機器學(xué)習模型。在進(jìn)行水熱合成實(shí)驗時(shí)，使用先前未經(jīng)檢驗的，市售的有機建造塊，我們的機器學(xué)習模型優(yōu)于比傳統的人工策略，并以89%的成功概率預測了新的有機模板無(wú)機產(chǎn)品的形成。倒置機器學(xué)習模型揭示了產(chǎn)品成功合成條件的新假設。

圖1：“暗”反應工程的反饋機制圖示，從歷史反應數據生成的機器學(xué)習模型，用于預測新的反應。支持向量機（SVM）生成關(guān)于晶體形成的可解釋的假設。

圖2：SVM決策樹(shù)，橢圓代表決策點(diǎn)，矩形代表反應結果箱，三角形代表刪除子樹(shù)，箭頭上的數字對應于決策屬性測試值。每個(gè)反應結果箱（矩形）對應一個(gè)特定的反應結果值（‘3’或‘4’，如圖所示）；括號中的數字是正確分配給箱子的反應數量（任何不正確的分類(lèi)反應都是在斜線(xiàn)之后給出的）。分數值表示由于樹(shù)中缺少屬性值而產(chǎn)生的不確定結果的反應。包含大多數成功反應的箱被分成三個(gè)不同的組（用綠色、藍色和紅色表示）。每個(gè)著(zhù)色子樹(shù)定義了一組特定的反應參數，有利于單晶形成。對這些條件的檢驗引出相應的化學(xué)假設，分別對應于低、中、高極化率。在補充資料中有一個(gè)擴展版本顯示全部的切除子樹(shù)。

圖3：三個(gè)假設產(chǎn)生的模型，每一個(gè)假設對應一個(gè)代表結構。單晶形成所需的實(shí)驗條件在很大程度上取決于胺性能。小而低的極化胺需要Na⁺缺失和較長(cháng)的反應時(shí)間，避免無(wú)機單元沉淀。球面低投影尺寸的胺需要諸如VOSO₄的含V⁴⁺-試劑，因為它們無(wú)法直接從典型的V⁵⁺前體中產(chǎn)生V⁴⁺。長(cháng)的三、四胺需要草酸反應來(lái)改變無(wú)機二級構筑單元的電荷密度，這三個(gè)假設分別對應于圖2中的綠色，藍色和紅色的子樹(shù)。

文章鏈接：

http://news.matlink.com.cn/pdf/machine-learning-assisted_materials_discovery.pdf

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