Nova Plataforma de Referência para Design de Materiais
Uma plataforma pra melhorar a comparação em pesquisas de ciência dos materiais.
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Índice
- A Necessidade de Benchmarking
- Uma Visão Geral da Nova Plataforma
- Construindo um Sistema de Benchmarking Confiável
- Expandindo a Comunidade de Benchmarking
- Importância da Diversidade de Dados
- Simplificando Contribuições
- Incentivando Pesquisas Diversificadas
- Estabelecendo um Ciclo de Feedback
- Estudos de Caso Destacando a Eficácia
- Direções Futuras para a Plataforma
- Conclusão
- Fonte original
- Ligações de referência
O design de materiais é uma área importante que foca em criar novos materiais com propriedades desejáveis para várias aplicações. Ele desempenha um papel crucial em indústrias como eletrônicos, energia e saúde. Os pesquisadores usam vários métodos, incluindo simulações por computador e experimentos, para entender e prever como os materiais se comportam.
A necessidade de uma maneira confiável de comparar diferentes métodos no design de materiais se tornou evidente. Sem benchmarks apropriados, pode ser difícil determinar qual método funciona melhor para tarefas específicas. Este artigo apresenta uma nova plataforma destinada a melhorar o processo de design de materiais através de melhores benchmarks e validação.
A Necessidade de Benchmarking
Na pesquisa científica, a reproducibilidade é fundamental. Isso significa que outros pesquisadores devem conseguir obter os mesmos resultados usando os mesmos métodos. No entanto, muitos estudos em ciência dos materiais enfrentam dificuldades com a reproducibilidade. Diversos fatores contribuem para esse problema, incluindo a complexidade dos próprios materiais e as diferentes maneiras que os pesquisadores conduzem experimentos ou simulações.
Benchmarking é uma forma sistemática de comparar várias abordagens para garantir que sejam eficazes e confiáveis. Com benchmarks estabelecidos, os pesquisadores podem identificar quais métodos apresentem os melhores resultados em situações específicas. Isso pode levar a uma maior precisão na previsão das propriedades e comportamentos dos materiais, avançando assim a área de design de materiais.
Uma Visão Geral da Nova Plataforma
A plataforma apresentada neste artigo serve como uma ferramenta abrangente para benchmarking de métodos de design de materiais. Ela abrange várias categorias, como Inteligência Artificial (IA), Estrutura Eletrônica (EE), Campos de Força (CF), Computação Quântica (CQ) e Experimentos (EXP).
A plataforma é projetada para ser amigável, permitindo que os pesquisadores contribuam com seus métodos, conjuntos de dados e resultados de forma fácil. Essa abordagem coletiva ajudará a construir um repositório maior de conhecimento compartilhado, facilitando o avanço do trabalho de todos na comunidade de ciência dos materiais.
Categorias de Design de Materiais
Inteligência Artificial (IA) Os métodos de IA estão sendo usados cada vez mais para prever propriedades de materiais com base em dados existentes. Treinando modelos em grandes conjuntos de dados, os pesquisadores podem melhorar a eficiência e precisão de suas previsões. A plataforma suporta benchmarks especificamente para métodos de IA, garantindo que essas abordagens sejam comparadas de forma justa.
Estrutura Eletrônica (EE) Cálculos de estrutura eletrônica fornecem informações detalhadas sobre o comportamento dos elétrons nos materiais. Esses cálculos podem ser complexos e requerem softwares e configurações específicas. A plataforma permite que os pesquisadores façam benchmarking de vários métodos de estrutura eletrônica em relação a dados experimentais, garantindo que suas previsões sejam precisas.
Campos de Força (CF) Campos de força são usados em simulações para modelar como átomos interagem entre si. Campos de força tradicionais podem ser desafiadores de adaptar a novos materiais, mas novos campos de força baseados em aprendizado de máquina estão surgindo. A plataforma inclui benchmarks para campos de força tradicionais e de aprendizado de máquina, facilitando comparações entre diferentes abordagens.
Computação Quântica (CQ) A computação quântica tem potencial para resolver problemas complexos em ciência dos materiais. A plataforma permite que os pesquisadores comparem algoritmos quânticos com métodos clássicos, explorando sua eficácia em prever propriedades de materiais.
Experimentos (EXP) Métodos experimentais são cruciais para validar previsões teóricas. A plataforma incentiva o compartilhamento de dados experimentais para estabelecer benchmarks para várias propriedades dos materiais. Isso ajuda a garantir que as previsões computacionais se alinhem com as medições do mundo real.
Construindo um Sistema de Benchmarking Confiável
Para criar uma plataforma de benchmarking bem-sucedida, vários fatores-chave precisam ser considerados:
Qualidade dos Dados: É essencial que as contribuições para a plataforma venham de fontes confiáveis, idealmente literatura revisada por pares. Isso estabelece confiança nos benchmarks sendo usados.
Facilidade de Uso: A plataforma deve ser amigável. Os pesquisadores devem conseguir enviar suas contribuições com o mínimo de atrito, permitindo uma ampla participação.
Transparência: Cada contribuição deve incluir metadados detalhados. Isso permite que outros pesquisadores entendam as condições sob as quais os resultados foram obtidos e possam reproduzi-los, se necessário.
Melhoria Contínua: À medida que os métodos evoluem, os benchmarks também devem evoluir. A plataforma deve permitir a adição de novos benchmarks à medida que novas técnicas e descobertas surgem.
Expandindo a Comunidade de Benchmarking
Um dos objetivos dessa plataforma é fomentar um senso de comunidade dentro do campo da ciência dos materiais. Ao incentivar a colaboração e o compartilhamento de informações, os pesquisadores podem aprender uns com os outros e melhorar seu trabalho.
Oficinas regulares, tutoriais e eventos colaborativos podem ajudar a construir uma comunidade de apoio em torno da plataforma. Isso não só promove o uso da plataforma, mas também incentiva os pesquisadores a pensarem criticamente sobre seus métodos e resultados.
Importância da Diversidade de Dados
Para que o sistema de benchmarking seja eficaz, é crucial incluir conjuntos de dados diversos. Diferentes materiais e suas propriedades devem ser representados para garantir que os benchmarks se apliquem a uma ampla gama de situações. Essa diversidade ajuda os pesquisadores a entender como os métodos podem se comportar em diferentes condições.
A plataforma pode incluir dados de várias fontes, incluindo medições experimentais, previsões teóricas e bases de dados. Ao oferecer uma rica variedade de dados, os pesquisadores podem obter insights que podem não ser possíveis com um conjunto de dados limitado.
Simplificando Contribuições
Para facilitar para os pesquisadores contribuírem com a plataforma, um processo de submissão claro e simples é vital. Os usuários devem conseguir enviar seus conjuntos de dados e resultados com diretrizes específicas para agilizar o processo.
Diretrizes Passo a Passo: Um guia simples delineando os passos para enviar contribuições pode ajudar os pesquisadores a navegar pelo processo.
Formato de Submissão de Exemplo: Fornecer templates para entrada de dados e documentação de metadados pode reduzir confusões e garantir consistência nas submissões.
Verificações Automatizadas: Implementar verificações automatizadas para verificar a integridade e consistência dos dados enviados pode facilitar o trabalho dos administradores e garantir contribuições de alta qualidade.
Incentivando Pesquisas Diversificadas
A plataforma tem como objetivo apoiar uma variedade de áreas de pesquisa dentro da ciência dos materiais. Ao criar benchmarks para aplicações diversas, ela incentiva os pesquisadores a explorarem diferentes aspectos do design de materiais.
Por exemplo, pesquisadores que trabalham em materiais de energia podem focar em propriedades diferentes daquelas em materiais eletrônicos. A flexibilidade da plataforma permite benchmarks direcionados que atendem a objetivos de pesquisa específicos, promovendo abordagens inovadoras.
Estabelecendo um Ciclo de Feedback
O feedback dos usuários é essencial para qualquer plataforma crescer e melhorar. Ao incentivar os pesquisadores a compartilharem suas experiências com a plataforma, os administradores podem entender o que funciona bem e o que precisa ser ajustado.
Pesquisas com Usuários: Realizar pesquisas periódicas para coletar feedback dos usuários pode fornecer insights valiosos sobre como a plataforma está sendo usada e onde melhorias são necessárias.
Mecanismos de Feedback: Permitir que os usuários relatem problemas ou sugiram recursos diretamente na plataforma promove um senso de pertencimento e envolvimento comunitário.
Estudos de Caso Destacando a Eficácia
Para ilustrar o impacto da plataforma de benchmarking, apresentar estudos de caso pode ser muito benéfico. Esses exemplos podem mostrar como os pesquisadores usaram a plataforma com sucesso para melhorar seu trabalho e obter melhores resultados.
Implementação de IA: Um estudo de caso poderia destacar como uma equipe de pesquisa usou benchmarks de IA para refinar seus modelos, levando a uma melhor precisão preditiva para uma propriedade específica de material.
Métodos de Estrutura Eletrônica: Outro estudo de caso pode mostrar a comparação de diferentes métodos de estrutura eletrônica em relação a dados experimentais, ilustrando como a plataforma facilitou uma compreensão mais clara do desempenho dos métodos.
Direções Futuras para a Plataforma
Olhando para o futuro, há várias oportunidades para aprimorar a plataforma de benchmarking:
Integrando Novas Tecnologias: À medida que novas tecnologias e métodos emergem na ciência dos materiais, a plataforma deve se adaptar para incluí-los. Isso pode envolver a criação de novas categorias de benchmarks ou a atualização contínua das existentes.
Colaborando com Outras Iniciativas: Parcerias com plataformas e iniciativas existentes em ciência dos materiais podem ajudar a ampliar o alcance e a eficácia do sistema de benchmarking. Tais colaborações podem levar a recursos compartilhados, acesso a conjuntos de dados maiores e uma compreensão mais abrangente da área.
Recursos Educacionais: Oferecer recursos educacionais, como tutoriais, webinars ou workshops, pode ajudar os usuários a entenderem melhor como usar a plataforma e seus potenciais benefícios.
Conclusão
A introdução de uma plataforma de benchmarking para design de materiais marca um passo importante na área. Ao estabelecer benchmarks confiáveis, promover a colaboração e incentivar contribuições diversas, a plataforma visa melhorar a confiabilidade e a reproducibilidade da pesquisa em materiais.
Por meio de melhorias contínuas, engajamento dos usuários e um compromisso em apoiar os pesquisadores, essa plataforma pode desempenhar um papel crucial no avanço da ciência dos materiais. Os esforços coletivos da comunidade científica levarão a desenvolvimentos e inovações empolgantes no design de materiais, beneficiando indústrias e a sociedade como um todo.
Título: JARVIS-Leaderboard: A Large Scale Benchmark of Materials Design Methods
Resumo: Lack of rigorous reproducibility and validation are major hurdles for scientific development across many fields. Materials science in particular encompasses a variety of experimental and theoretical approaches that require careful benchmarking. Leaderboard efforts have been developed previously to mitigate these issues. However, a comprehensive comparison and benchmarking on an integrated platform with multiple data modalities with both perfect and defect materials data is still lacking. This work introduces JARVIS-Leaderboard, an open-source and community-driven platform that facilitates benchmarking and enhances reproducibility. The platform allows users to set up benchmarks with custom tasks and enables contributions in the form of dataset, code, and meta-data submissions. We cover the following materials design categories: Artificial Intelligence (AI), Electronic Structure (ES), Force-fields (FF), Quantum Computation (QC) and Experiments (EXP). For AI, we cover several types of input data, including atomic structures, atomistic images, spectra, and text. For ES, we consider multiple ES approaches, software packages, pseudopotentials, materials, and properties, comparing results to experiment. For FF, we compare multiple approaches for material property predictions. For QC, we benchmark Hamiltonian simulations using various quantum algorithms and circuits. Finally, for experiments, we use the inter-laboratory approach to establish benchmarks. There are 1281 contributions to 274 benchmarks using 152 methods with more than 8 million data-points, and the leaderboard is continuously expanding. The JARVIS-Leaderboard is available at the website: https://pages.nist.gov/jarvis_leaderboard
Autores: Kamal Choudhary, Daniel Wines, Kangming Li, Kevin F. Garrity, Vishu Gupta, Aldo H. Romero, Jaron T. Krogel, Kayahan Saritas, Addis Fuhr, Panchapakesan Ganesh, Paul R. C. Kent, Keqiang Yan, Yuchao Lin, Shuiwang Ji, Ben Blaiszik, Patrick Reiser, Pascal Friederich, Ankit Agrawal, Pratyush Tiwary, Eric Beyerle, Peter Minch, Trevor David Rhone, Ichiro Takeuchi, Robert B. Wexler, Arun Mannodi-Kanakkithodi, Elif Ertekin, Avanish Mishra, Nithin Mathew, Sterling G. Baird, Mitchell Wood, Andrew Dale Rohskopf, Jason Hattrick-Simpers, Shih-Han Wang, Luke E. K. Achenie, Hongliang Xin, Maureen Williams, Adam J. Biacchi, Francesca Tavazza
Última atualização: 2024-03-26 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2306.11688
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2306.11688
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.
Obrigado ao arxiv pela utilização da sua interoperabilidade de acesso aberto.
Ligações de referência
- https://github.com/usnistgov/jarvis_leaderboard/graphs/contributors
- https://pages.nist.gov/jarvis_leaderboard/
- https://usnistgov.github.io/jarvis_leaderboard/
- https://arxiv.org/pdf/2110.05802.pdf
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- https://jarvis.nist.gov/events/
- https://github.com/usnistgov/jarvis_leaderboard
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