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解決する課題

材料科学の研究者は、生の原子構造と機械学習モデルの間のギャップを埋めることに苦労することがよくあります。このプロジェクトは、複雑な材料データを標準的な機械学習ツールが理解し予測に使用できる形式に変換するための統一されたインターフェースを提供することで、そのプロセスを簡素化します。

仕組み

このツールは機械学習アルゴリズムを再発明するのではなく、ブリッジとして機能します。scikit-learn、TensorFlow、MatGL といった既存の強力なライブラリを活用して、重い処理を代行します。原子組成や構造を数値特徴量に変換し、多様なトレーニングデータを選択し、原子間ポテンシャルフィッティングや構造緩和のためのベイズ最適化といった高度なアプリケーションを実行するための専用モジュールを提供します。

対象ユーザー

カスタムインフラをゼロから構築することなく、機械学習をデータに適用したい材料科学者や研究者向けに設計されています。pymatgen や matminer などのツールを既に使用しており、材料特性に関するモデルを効率的にトレーニングしたい方に最適です。

ハイライト

• クーロン行列やグラフネットワーク埋め込みなど、材料構造を機械可読な特徴量へ自動変換する機能を提供。
• 機械学習による原子間ポテンシャル（SNAP、GAP、MTP など）をフィッティングするための専用ツールを同梱。
• DIRECT サンプリング機能を備え、大規模データセットから多様で高品質なトレーニングセットを選択可能。
• 構造緩和のためのベイズ最適化や粒界エネルギー計算といったタスク向けの事前構築済みアプリケーションを提供。
• 一般的な Python 機械学習ライブラリとシームレスに統合し、シンボリック回帰のような高度なワークフローもサポート。