Decoratypes：面向机器学习引导材料发现的可扩展晶体分类法
材料科学
2025-10-08 v1
摘要
我们引入了 decoratypes，这是一种基于特定结构原型的位点装饰对化合物进行分类的结构分类法。在此基础上，开发了一个铁电材料发现框架，将 decoratypes 与主动学习方法相结合以加速探索。此外，预测了六个新型铁电候选体，包括三个应变激活铁电体和三个应变激活超铁电体。这些发现突显了 decoratypes 分类法在增强对结构驱动材料特性的理解和促进发现化学空间中具有前景但尚未充分探索区域的潜力。
引用
@article{arxiv.2509.07853,
title = {Decoratypes: An Extensible Crystal Taxonomy for Machine Learning-Guided Materials Discovery},
author = {Kyle D. Miller and Michele Campbell and Danilo Puggioni and James M. Rondinelli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.07853},
year = {2025}
}
备注
15 pages, 16 figures