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등변 그래프 신경망(Equivariant GNN)을 활용하여 재료의 광학 스펙트럼 예측 성능을 높이는 연구를 소개합니다. GotenNet을 적응시켜 RPA 수준의 대규모 데이터셋에서 기존 모델보다 뛰어난 예측 정확도를 입증했습니다.
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원문 바로가기광학 스펙트럼 (optical spectra)의 확장 가능한 예측은 태양전지와 같은 광전자 응용 분야를 위한 고처리량 재료 스크리닝 (high-throughput materials screening)의 핵심 요소입니다. 기존의 대리 모델 (surrogate models)은 더 낮은 수준의 이론 (lower levels of theory)에서 계산된 스펙트럼으로 학습되거나 회전 불변 스칼라 특징 (rotation-invariant scalar features)에 의존하여, 기하학적 표현력 (geometric expressiveness)에 한계가 있습니다. 본 연구에서는 광학 스펙트럼 예측을 위해 등변 그래프 신경망 (equivariant graph neural networks)의 사용을 탐구하며, GotenNet을 이 작업에 적응시키고 최근 발표된 RPA (random phase approximation) 수준에서 계산된 10,533개의 구조 컬렉션을 포함한 여러 데이터셋에서 이를 평가합니다. 제안된 모델은 현재의 최첨단 (state of the art) 기술보다 뛰어난 성능을 보이며, 특히 박막 광학 (thin-film optics)과 밀접한 관련이 있는 0-8 eV 범위와 정적 실부 유전율 (static real permittivity) 예측에서 가장 큰 성능 향상을 보였습니다.