무기 결정 구조에서의 조정 숫자 예측 알고리즘 벤치마킹

조정 숫자와 기하학은 재료 특성을 이해하고 예측하기 위한 이론적 프레임워크를 형성합니다. 조정 숫자를 자동으로 결정하는 알고리즘은 기계 학습(ML) 및 자동 구조 분석에 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 본 연구에서는 56개의 실험적으로 유래된 결정 구조(원소, 이진 및 삼원 화합물을 포함)와 그에 해당하는 조정 환경을 포함하는 벤치마크 모음인 MaterialsCoord를 소개합니다. 또한 근접 이웃을 결정하는 새로운 알고리즘인 CrystalNN에 대해 설명합니다. MaterialsCoord 벤치마크에서 CrystalNN을 기존의 일곱 개 근접 이웃 알고리즘과 비교하여, CrystalNN이 여러 검증된 알고리즘과 유사한 성능을 보임을 발견했습니다. 각 알고리즘에 대해 계산 요구 사항과 열 운동을 모방하는 작은 교란에 대한 민감도를 평가합니다. 마지막으로, Materials Project 데이터베이스에 적용할 때 결합 알고리즘 간의 유사성을 조사합니다. 이 연구가 조정 예측 알고리즘의 개발과 ML 및 기타 응용 프로그램을 위한 구조적 기술자 개선에 도움을 줄 것으로 기대합니다.