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Machine-learning-assistedmaterials discovery using failed experiments

Paul Raccuglia,Katherine C. Elbert, et, al

Natural ResearchLetter

無機(jī)-有機(jī)雜化材料：如有機(jī)模板金屬氧化物、金屬有機(jī)骨架（MOFs）和有機(jī)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(shù)以千計(jì)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(jī)制還沒有完全理解，新化合物的開發(fā)主要依賴于探索性合成。模擬和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法（受材料基因組計(jì)劃的推動(dòng)影響）提供了一種替代“試錯(cuò)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(yù)測，確定有前景的候選合成目標(biāo)；從通過集成高通量合成和測量工具獲得的實(shí)驗(yàn)大數(shù)據(jù)中確定結(jié)構(gòu)與性質(zhì)的關(guān)系；基于相似晶體結(jié)構(gòu)的聚類分析（例如，沸石結(jié)構(gòu)分類或氣體吸附性能）。在本文中，我們展示了另一種方法：使用反應(yīng)數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法用于預(yù)測釩亞硒酸鹽結(jié)晶的反應(yīng)結(jié)果。我們使用“黑色”反應(yīng)信息——從實(shí)驗(yàn)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(jié)果數(shù)據(jù)訓(xùn)練用于預(yù)測成功反應(yīng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。在進(jìn)行水熱合成實(shí)驗(yàn)時(shí)，使用先前未經(jīng)檢驗(yàn)的，市售的有機(jī)建造塊，我們的機(jī)器學(xué)習(xí)模型優(yōu)于比傳統(tǒng)的人工策略，并以89%的成功概率預(yù)測了新的有機(jī)模板無機(jī)產(chǎn)品的形成。倒置機(jī)器學(xué)習(xí)模型揭示了產(chǎn)品成功合成條件的新假設(shè)。

圖1：“暗”反應(yīng)工程的反饋機(jī)制圖示，從歷史反應(yīng)數(shù)據(jù)生成的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，用于預(yù)測新的反應(yīng)。支持向量機(jī)（SVM）生成關(guān)于晶體形成的可解釋的假設(shè)。

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

圖3：三個(gè)假設(shè)產(chǎn)生的模型，每一個(gè)假設(shè)對應(yīng)一個(gè)代表結(jié)構(gòu)。單晶形成所需的實(shí)驗(yàn)條件在很大程度上取決于胺性能。小而低的極化胺需要Na⁺缺失和較長的反應(yīng)時(shí)間，避免無機(jī)單元沉淀。球面低投影尺寸的胺需要諸如VOSO₄的含V⁴⁺-試劑，因?yàn)樗鼈儫o法直接從典型的V⁵⁺前體中產(chǎn)生V⁴⁺。長的三、四胺需要草酸反應(yīng)來改變無機(jī)二級構(gòu)筑單元的電荷密度，這三個(gè)假設(shè)分別對應(yīng)于圖2中的綠色，藍(lán)色和紅色的子樹。

文章鏈接：

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

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