[發明專利]用于探索新材料的方法和裝置

有效

• 申請號: 201610958896.3
• 申請日: 2016-11-03
• 公開（公告）號: CN107025318B
• 公開（公告）日: 2021-09-14
• 發明（設計）人: 庾志鎬;權寧千;金勍德;申在光;李孝錫;崔倫碩
• 申請（專利權）人: 三星電子株式會社
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N20/00;G06F16/245;G06N7/00;G16C20/30
• 代理公司: 北京市柳沈律師事務所 11105
• 代理人: 金擬粲

1.用于探索新材料的方法，所述方法包括：

對基于已知材料建模的材料模型執行學習；

通過向所述學習的結果輸入目標物理性質而確定候選材料；和

從所述候選材料確定所述新材料，

其中

對材料模型執行學習包括：

基于如下對材料模型進行建模：作為關于所述已知材料的結構的信息的第一結構信息、作為關于所述已知材料的物理性質的信息的第一物理性質信息、關于潛在因子的信息、和學習參數；

更新所述學習參數；和

基于所述學習參數的更新結果確定是否完成所述學習。

2.如權利要求1所述的方法，其中

所述第一結構信息包括關于所述材料的分子結構中的部分結構的信息。

3.如權利要求1所述的方法，其中

所述第一結構信息包括：

關于所述材料的分子結構中的原子的信息；和

關于所述原子的組合的信息。

4.如權利要求1所述的方法，其中

所述第一結構信息包括關于所述材料的分子結構的二維圖像信息。

5.如權利要求1所述的方法，其中

所述學習參數包括如下的至少一種：關于所述材料的結構的默認值參數、關于所述材料的物理性質的默認值參數、所述潛在因子的默認值參數、所述材料的結構與所述潛在因子之間的關系參數、和所述材料的物理性質與所述潛在因子之間的關系參數，和

對材料模型執行學習進一步包括

在所述建模之前以隨機值重新設定學習參數。

6.如權利要求1所述的方法，其中

對材料模型進行建模包括：

基于所述第一結構信息、所述第一物理性質信息、和所述學習參數對能量函數進行建模；和

基于根據所述能量函數推導的所述材料模型的概率函數生成作為關于所述新材料的結構的信息的第二結構信息和作為關于所述新材料的物理性質的信息的第二物理性質信息，

所述能量函數以方程2表示：

(方程2)

在方程2中，x和h為矢量，y為實數，E(x，h)表示由變量x決定且基于關系參數U和潛在變量h限定的能量，E(y，h)表示由變量y決定且基于關系參數v和潛在變量h限定的能量，λ表示指定的參數且涉及對材料模型的學習精度和學習速度，E(x)表示由變量x決定且基于參數a限定的能量，E(y)表示由變量y決定且基于參數b限定的能量，且E(c)表示由變量h決定且基于參數c限定的能量，

所述概率函數由方程3表示：

(方程3)

7.如權利要求6所述的方法，其中

更新所述學習參數包括：

基于根據所述概率函數和所述能量函數推導的所述材料模型的自由能函數更新所述學習參數，

所述自由能函數由能量函數作為方程11表示：

(方程11)

8.如權利要求7所述的方法，其中

基于所述概率函數和所述自由能函數更新所述學習參數包括：

通過使用所述學習參數與作為所述自由能函數表示的目標函數之間的差異更新所述學習參數。

9.如權利要求8所述的方法，其中

所述目標函數代表由所述概率函數的微分式推導的函數。

10.如權利要求1所述的方法，其中

從所述候選材料確定所述新材料包括：

驗證如下的至少一種：所述候選材料的物理有效性、化學穩定性、和合成容易性；和

將來自所述候選材料的經驗證的候選材料確定為所述新材料。