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Attribute driven inverse materials design using deep learning Bayesian framework

npj Computational Materials 2019年第1期5卷 22-35页

作者： piyush M.Tagade shashishekar p.adiga Shanthi pandian Min Sik park Krishnan S.Hariharan Subramanya Mayya Kolake Next Gen Research Samsung Advanced Institute of TechnologySamsung R&D InstituteBangalore 560037India Autonomous Material Development Lab Samsung Electronics130 Samsung-roSuwonGyeonggi-do 443-803Republic of Korea

Much of computational materials science has focused on fast and accurate forward predictions of materials properties,for example,given a molecular structure predict its electronic *** is achieved with first principles calculations and more recently through machine learning approaches,since the former is computation-intensive and not practical for high-throughput *** for the right material for any given application,though follows an inverse path—the desired properties are given and the task is to find the right *** we present a deep learning inverse prediction framework,Structure Learning for Attributedriven Materials Design Using Novel Conditional Sampling(SLAMDUNCS),for efficient and accurate prediction of molecules exhibiting target *** apply this framework to the computational design of organic molecules for three applications,organic semiconductors for thin-film transistors,small organic acceptors for solar cells and electrolyte additives with high redox *** method is general enough to be extended to inorganic compounds and represents an important step in deep learning based completely automated materials discovery.

关键词： inverse learning enough

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