SNU CBE

Predicting synthesis recipes of inorganic crystal materials using elementwise template formulation

2023 · Chemical Science

저자

Seong-Min Kim, Juhwan Noh, Geun Ho Gu, Shuan Chen, 정유성 (Yousung Jung)

연구주제

Machine Learning in Materials Science · Computational Drug Discovery Methods · Crystal Structures and Properties

NTIS 과학기술표준분류

화공 > 화학공정 > 촉매/반응기술

배정 근거: 논문을 지원한 과제의 분류(정책 연계 맵과 같은 방법).

AI 연구 키워드·방법

inorganic synthesis prediction 고상 합성 synthesis precursor prediction

기계학습

키워드 (OpenAlex)

solid-state synthesis synthetic precursors materials data

초록

exact match accuracy test, showing the validity of our approach for inorganic solid-state synthesis. We further validate our model by the publication-year-split test, where the model trained based on the materials data until the year 2016 is shown to successfully predict synthetic precursors for the materials synthesized after 2016. The high correlation between the probability score and prediction accuracy suggests that the probability score can be interpreted as a measure of confidence levels, which can offer the priority of the predictions.

이 논문을 지원한 국가R&D 과제 (NTIS 성과)

연도과제부처사업수행기관NTIS 분류(1순위)
2024중간체의 흡착세기를 독립적으로 제어할 수 있는 단일금속원자 기반의 촉매소재 시뮬레이션과학기술정보통신부미래소재디스커버리지원서울대학화공 > 화학공정 > 촉매/반응기술

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