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關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的分析和介紹以及應(yīng)用

MATLAB ? 來(lái)源:djl ? 作者:Austin D. Sendek ? 2019-09-11 14:18 ? 次閱讀
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2016 年 6 月 14 日,由噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室研究人員打造的一款類猿災(zāi)區(qū)救援機(jī)器人 Robo Simian 在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)爆炸并起火。次年,在經(jīng)歷火災(zāi)和爆炸事件后,一家大型手機(jī)制造商全球召回新版平板電腦。自此以后,類似事件報(bào)道層出不窮。經(jīng)認(rèn)定,每一起事故的罪魁禍?zhǔn)锥际?a target="_blank">鋰離子電池。

鋰離子電池基礎(chǔ)知識(shí):液體電解質(zhì)面臨的問(wèn)題

在鋰離子電池中,隨著電池的充放電,鋰離子將在電解質(zhì)中遷移。由于水與鋰會(huì)發(fā)生反應(yīng),電池制造商使用有機(jī)溶劑(而不是水基溶劑)作為電解質(zhì)。因此會(huì)導(dǎo)致這樣一個(gè)問(wèn)題:與水不同,汽油、發(fā)膠和洗甲水等有機(jī)溶液通常易燃而且不穩(wěn)定。

除安全問(wèn)題之外,液體電解質(zhì)至少還有兩個(gè)缺點(diǎn)。首先,很難使用液體電解質(zhì)制造高電壓電池,因?yàn)殡S著電壓的增加很可能發(fā)生故障。其次,無(wú)法徹底阻止枝晶生長(zhǎng)現(xiàn)象,這也是導(dǎo)致電池提前報(bào)廢的主因??傊?,正是由于存在上述種種缺點(diǎn),人們才會(huì)不遺余力地尋找適合的固體電解質(zhì)。

這些電池的問(wèn)題在于采用液體電解質(zhì),倘若電池推動(dòng)裝置無(wú)法足夠迅速地冷卻,往往會(huì)引起液體蒸發(fā)或起火。研究人員正在積極尋找離子導(dǎo)電性和電化學(xué)穩(wěn)定性良好的固體電解質(zhì)材料,替換存在潛在危險(xiǎn)的液體電解質(zhì),但進(jìn)展始終十分緩慢。通過(guò)實(shí)驗(yàn)或模擬評(píng)估一種候選材料可能需要數(shù)周時(shí)間,材料項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫(kù)中包含超過(guò) 12,000 種含鋰結(jié)晶固體,它們都有可能成為候選材料 — 更不必說(shuō)尚未編入目錄的數(shù)千乃至數(shù)百萬(wàn)種材料。

采用在MATLAB 中開發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,我和我的同事找到了好的方法:在我們分析的 12,000 多種材料中找到少量特殊固體電解質(zhì)。運(yùn)用一套已知良好的電解質(zhì)及其原子結(jié)構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練,MATLAB 模型識(shí)別潛在新材料的效率比隨機(jī)猜測(cè)高出三倍,比從事相關(guān)領(lǐng)域工作的斯坦福大學(xué)研究生的效率高出兩倍。

從多個(gè)源收集數(shù)據(jù)

在 Evan Reed 教授的督導(dǎo)下,首先匯總?cè)齻€(gè)來(lái)源的數(shù)據(jù):材料項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫(kù)、發(fā)表的論文以及無(wú)機(jī)晶體結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)(ICSD,一種存儲(chǔ)經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的原子結(jié)構(gòu)的在線數(shù)據(jù)庫(kù))。

首先,我們識(shí)別了材料項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫(kù)中的全部 12,831 種含鋰固體。經(jīng)過(guò)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性、化學(xué)穩(wěn)定性和低電子導(dǎo)電性篩查后,排除了 92% 以上的初始材料。此外,還編譯了有關(guān)材料地球豐度及其預(yù)測(cè)成本的信息。經(jīng)過(guò)初始篩查后,剩下 300 多種穩(wěn)定候選材料。當(dāng)且僅當(dāng)鋰電導(dǎo)率足夠快速時(shí),才有望作為固體電解質(zhì)材料。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),我們將目光轉(zhuǎn)向機(jī)器學(xué)習(xí)。

首先梳理科學(xué)文獻(xiàn),找出 40 種固體結(jié)晶材料,再由研究人員確定晶體結(jié)構(gòu)特征,在室溫下測(cè)量離子電導(dǎo)率。在這 40 種材料中,約 1/3 具備作為有效電池電解質(zhì)的離子電導(dǎo)率,但這些材料全部存在穩(wěn)定性問(wèn)題,難以在固態(tài)電池中采用。這 40 種快速和慢速鋰導(dǎo)電材料將作為機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練集,從而快速預(yù)測(cè)新材料的鋰傳導(dǎo)行為。

接著,從 ICSD 中下載這 40 種材料的原子結(jié)構(gòu)。利用這些數(shù)據(jù),根據(jù)結(jié)構(gòu)中的原子位置、質(zhì)量、電負(fù)性和原子半徑計(jì)算 20 種特征,描繪每種晶體的原子局部排列和化學(xué)特性。所有計(jì)算全部在 MATLAB 中完成。我們選擇的 20 種特征包括多項(xiàng)原子指標(biāo),如每個(gè)原子的體積、鋰鍵離子性、鋰鄰元素?cái)?shù)及最小陰離子-陰離子分離距離。或許是因?yàn)橹庇X,或許是過(guò)往文獻(xiàn)報(bào)告,我們認(rèn)定這 20 種特征可能與離子電導(dǎo)率息息相關(guān)。我們發(fā)現(xiàn),對(duì)小數(shù)據(jù)集應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí),必需采用此類“智能”特征(即基于現(xiàn)有材料物理知識(shí)的特征)。

選擇機(jī)器學(xué)習(xí)模型

接下來(lái)的問(wèn)題是:如何組合應(yīng)用這 20 種特征,使其最適合預(yù)測(cè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)?鑒于訓(xùn)練集相對(duì)較小,只有 40 種材料和 20 種特性,加之 MATLAB 的建模簡(jiǎn)便性和靈活性,我們可以考慮采用 10,000,000 多種可能的特征和模型組合。

在 Statistics and Machine Learning Toolbox 的幫助下,研究人員可以輕松研究數(shù)量龐大的模型,包括最小二乘回歸、穩(wěn)健回歸、局部加權(quán)最小二乘法、SVM、邏輯回歸和多類分類。我們針對(duì)每種想要測(cè)試的機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練了一個(gè)模型,然后參照訓(xùn)練數(shù)據(jù)驗(yàn)證算法準(zhǔn)確性。

無(wú)論任何一種模型,單憑原子特征訓(xùn)練均不足以預(yù)測(cè)離子電導(dǎo)率,但多特征模型卻可以做到。最終,確定了一個(gè)具有五項(xiàng)特征的最佳邏輯回歸模型,該模型可分類訓(xùn)練集材料且交叉驗(yàn)證誤差最低僅為 10%。這對(duì)我們而言意義重大,因?yàn)檫壿嫽貧w分類器往往適合像我們這樣的小型訓(xùn)練集。這種邏輯回歸分類器可進(jìn)行二元預(yù)測(cè):這種材料是否具備足以作為固體電解質(zhì)材料的鋰電導(dǎo)率?開展這項(xiàng)預(yù)測(cè)時(shí),訓(xùn)練模型的準(zhǔn)確率達(dá) 90%。

然后,我們對(duì)剩余的 300 多種候選材料啟用這種訓(xùn)練模型(圖 1)。

關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的分析和介紹以及應(yīng)用

圖 1 機(jī)器學(xué)習(xí)模型識(shí)別的候選材料。

在分類器的幫助下,我們剔除了 93.3% 的候選材料,僅留下 21 種潛在候選材料(最初為 12,831 種)。完成模型訓(xùn)練后,只需幾秒鐘即可完成篩選步驟。總之,我們通過(guò)篩查流程淘汰了 99.8% 的候選材料。

結(jié)果和后續(xù)步驟

為測(cè)試預(yù)測(cè)有效性,我們使用精確但緩慢的量子物理模擬方法模擬這些材料的鋰傳導(dǎo)行為。截至目前,在遵循基于機(jī)器學(xué)習(xí)的模型建議的情況下,發(fā)現(xiàn)新鋰離子傳導(dǎo)材料的速度比采用簡(jiǎn)單反復(fù)試驗(yàn)方法快三倍。我們甚至對(duì)模型與人類直覺進(jìn)行了對(duì)比測(cè)試,為模型和斯坦福大學(xué)材料科學(xué)專業(yè)博士生小組,提供同一份隨機(jī)抽取的材料列表。模型識(shí)別優(yōu)質(zhì)鋰離子導(dǎo)體的準(zhǔn)確性是博士生小組的兩倍,而且預(yù)測(cè)時(shí)間不足千分之一。

模型識(shí)別的部分候選材料完全出乎意料。這些材料的原子結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜,我們無(wú)法憑科學(xué)直覺確定材料是否達(dá)到足夠的離子電導(dǎo)率。事實(shí)證明,這些材料確實(shí)導(dǎo)電,與模型預(yù)測(cè)結(jié)果一致,對(duì)我們的直覺給予了有力驗(yàn)證?,F(xiàn)在,我們可以將所學(xué)的知識(shí)融入后續(xù)版本的 MATLAB 機(jī)器學(xué)習(xí)模型,隨著報(bào)告的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)日益增多,預(yù)計(jì)這些模型也將隨之改進(jìn)。我們發(fā)現(xiàn)了一種令人振奮的材料,并為它申請(qǐng)了專利,而且我們很快就找到了一家感興趣的合作企業(yè),一起申請(qǐng)專利許可并繼續(xù)研究材料。

我們?nèi)詫⒃谒固垢4髮W(xué)內(nèi),同時(shí)與正在研究各種候選材料的外部團(tuán)體合作,審查部分材料。不久的將來(lái),某一種候選材料或許可以通過(guò)固體電解質(zhì)驗(yàn)證,代替鋰離子電池中的液體電解質(zhì),徹底終結(jié)電池組爆炸事故。

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