3DSC - 결정 구조를 포함한 초전도체 데이터셋

데이터 주도 방법, 특히 머신 러닝은 기존 데이터에서 숨겨진 패턴을 찾아내고 이를 활용하여 유망한 후보 물질을 식별함으로써 새로운 물질 발견을 가속화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 초전도체의 경우, 데이터 과학 도구의 사용은 접근 가능한 데이터 부족으로 인해 현재까지 지연되고 있습니다. 본 연구에서는 테스트된 비초전도체와 함께 초전도 물질의 임계 온도 TC를 특징으로 하는 새로운 공개 초전도체 데이터셋('3DSC')을 제시합니다. 화학 조성에 대한 정보를 포함하는 SuperCon 데이터베이스와는 대조적으로, 3DSC는 대략적인 3차원 결정 구조로 보강됩니다. 우리는 통계 분석과 머신 러닝 실험을 수행하여 이 구조 정보에 대한 접근이 물질의 임계 온도 TC 예측을 개선함을 보여줍니다. 더 나아가, 우리는 3DSC를 개선하기 위한 추가 연구의 아이디어와 방향을 제공합니다. 우리는 이 데이터베이스가 최첨단 머신 러닝 방법을 적용하여 궁극적으로 새로운 초전도체를 찾는 데 유용할 것이라고 확신합니다.