基于知识转移的界面结构高性价比搜索：以 fcc-Al [110] 倾斜晶界为例
材料科学
2018-11-28 v2
摘要
确定界面的原子构型是材料科学研究中最重要的问题之一。尽管理论模拟是有效的工具，但由于界面结构的高度自由度，穷举搜索在计算上是不可行的。在界面结构搜索中，需要探索由各种取向角产生的多个能量面，并且由于超级晶胞尺寸的显著差异，不同角度所需的计算成本大不相同。在本文中，我们将迁移学习和代价敏感搜索这两种机器学习概念引入界面结构搜索中。作为案例研究，我们使用 fcc-Al [110] 倾斜晶界展示了我们称为代价敏感多任务贝叶斯优化（CMB）的方法的有效性。通过在不同取向角之间转移能量面的知识，我们优化了四个微观参数：三维刚体平移和原子列数。我们表明，转移不同能量面的知识可以加速结构搜索，而考虑成本差异则进一步提高了总效率。
引用
@article{arxiv.1708.03130,
title = {Knowledge-Transfer based Cost-effective Search for Interface Structures: A Case Study on fcc-Al [110] Tilt Grain Boundary},
author = {Tomohiro Yonezu and Tomoyuki Tamura and Ichiro Takeuchi and Masayuki Karasuyama},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.03130},
year = {2018}
}