کاربرد ترانسفورمرهای گراف در علم مواد

ترانسفورمرهای گراف (GTs) با استفاده از توانایی خود در مدل‌سازی روابط پیچیده در داده‌های ساختار یافته گراف، پتانسیل را در علم مواد نشان داده‌اند. در حالی که شبکه‌های عصبی گراف (GNN) به طور گسترده در این زمینه استفاده می‌شوند، GTها مزایایی را در گرفتن وابستگی‌های دوربرد و تعاملات جهانی ارائه می‌دهند که برای پیش‌بینی خواص مواد و طراحی مواد جدید بسیار مهم هستند.

برنامه‌های کاربردی کلیدی

(1) پیش‌بینی خواص مواد: GTها می‌توانند خواصی مانند انرژی‌های تشکیل، شکاف‌های نواری و خواص مکانیکی را با مدل‌سازی برهمکنش‌های اتمی و الگوهای ساختاری در مواد پیش‌بینی کنند.

 - مدل‌های هیبریدی که GTها را با سایر معماری‌ها ترکیب می‌کنند (به عنوان مثال، ترانسفورمرهای بینایی) قابلیت‌های پیش‌بینی را با یکپارچه‌سازی روش‌های داده‌های متعدد افزایش می‌دهند [4].

(2) بازنمایی ساختار کریستالی: GTها برای نشان دادن ساختارهای بلوری به طور موثر با گرفتن الگوهای تناوبی و بازنمایی‌های مبتنی بر شبکه برای هر اتم استفاده می‌شوند که دقت پیش‌بینی ویژگی‌های مواد را بهبود می‌بخشد [6].

(3) طراحی مواد معکوس: GTها را می‌توان در مدل‌های مولد برای طراحی مواد جدید با خواص دلخواه به کار برد. آنها به طور مکرر گراف‌های مولکولی یا کریستالی را برای اطمینان از اعتبار شیمیایی و محدودیت‌های ساختاری اصلاح می‌کنند [2][3].

مزایا نسبت به روش‌های سنتی

(1) بیانگر: GTها با مدل‌سازی وابستگی‌های محلی و سراسری در مواد، بیانگری بالاتری را در مقایسه با GNN ارائه می‌دهند، که برای پیش‌بینی خواص پیچیده مواد ضروری است.

(2) مقیاس‌پذیری: در حالی که GTها به دلیل مکانیسم‌های توجه به خود با چالش‌های محاسباتی روبرو هستند، نوآوری‌های اخیر مانند توجه کم و معماری‌های ترکیبی، مقیاس‌پذیری آنها را برای پایگاه‌های داده مواد بزرگ بهبود می‌بخشد.

(3) یکپارچه‌سازی با سایر روش‌ها: GTها می‌توانند به طور یکپارچه با ترانسفورمرهای بینایی یا سایر روش‌ها ادغام شوند تا از اطلاعات ساختاری اضافی (مثلاً تصاویر مواد) استفاده کنند و قدرت پیش بینی آنها را افزایش دهند [5].

چالش‌ها و جهت‌گیری‌های آینده

(1) کیفیت و در دسترس بودن داده‌ها: مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری شده با کیفیت بالا اغلب در علم مواد محدود هستند. تکنیک‌هایی مانند یادگیری فعال و پیش‌آموزش در مجموعه داده‌های بزرگ بدون برچسب برای مقابله با این چالش در حال بررسی هستند [1].

(2) تفسیرپذیری: درک اینکه چگونه GTها پیش‌بینی می‌کنند برای طراحی مواد بسیار مهم است. توسعه مدل‌های قابل تفسیر بیشتر که ویژگی‌های ساختاری کلیدی را که به پیش‌بینی‌ها کمک می‌کنند برجسته می‌کنند، یک حوزه فعال تحقیق است.

(3) قابلیت‌های مولد: کار آینده ممکن است بر تقویت قابلیت‌های تولیدی GTs برای طراحی مواد معکوس متمرکز شود، و اطمینان حاصل شود که مواد تولید شده معیارهای خاصی را برآورده می‌کنند و از نظر شیمیایی معتبر هستند [2][3].

نتیجه‌گیری

ترانسفورمرهای گراف این پتانسیل را دارند که با ارائه قابلیت بیان و مقیاس‌پذیری بهبود یافته در مقایسه با GNNهای سنتی، بر علم مواد تأثیر قابل توجهی بگذارند. توانایی آنها در مدل‌سازی تعاملات پیچیده و ادغام با سایر روش‌ها، آنها را به ابزارهای امیدوارکننده‌ای برای پیش‌بینی و طراحی دارایی مواد تبدیل می‌کند. با این حال، پرداختن به چالش‌هایی مانند در دسترس بودن داده‌ها و تفسیرپذیری مدل برای پذیرش گسترده آنها در این زمینه بسیار مهم است.

[1] https://www.nature.com/articles/s43246-022-00315-6

[2] https://arxiv.org/abs/2411.01667

[3] https://arxiv.org/html/2411.01667v1

[4] https://www.nature.com/articles/s41524-024-01472-7

[5] https://papers.ssrn.com/sol3/Delivery.cfm/SSRN_ID4609920_code6202721.pdf?abstractid=4609920&type=2

[6] https://openreview.net/forum?id=BnQY9XiRAS

[7] https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jcim.3c02070

[8] https://www.researchgate.net/publication/381324535_A_review_on_the_applications_of_graph_neural_networks_in_materials_science_at_the_atomic_scale