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機器學習（ML）在材料屬性預測中的成功在很大程度上取決于如何表示材料以進行學習。目前存在兩種主要的材料描述符，一種在表示中編碼晶體結構，另一種僅使用化學計量信息。其中，圖神經網絡（GNN）尤其擅長在化學精度范圍內預測材料特性。然而，由于各自的材料表示之間幾乎沒有重疊，當前的GNN僅限于上述兩種途徑中的一種。

在此，英國倫敦瑪麗女王大學郝陽教授等人引入了公式圖的新概念，它統一了僅化學計量和基于結構的材料描述符。進一步，作者開發了一種吸收公式圖的自注意力集成GNN并將其命名為Finder（Formula graph self-attention network for materials discovery），從而實現了單獨使用公式或通過單獨晶體結構計算來預測材料特性。Finder是一種消息傳遞GNN，它在Transformer架構中采用了一種自注意力機制的變體。

研究表明，在Materials Project（MP）中管理的各種基準數據庫上，Finder可以超越一些最先進的純化學計量模型（如Roost）并可與MEGNet和CGCNN等晶體圖模型競爭。與這項工作中重新審視的其他模型相比，Finder模型顯示出更快的收斂速度并在探索的所有訓練集大小下實現了更低的誤差。

圖1. Finder模型學習效率評估和t -SNE/PCA 可視化

作為一個具有挑戰性的應用，作者研究了Finder在預測來自JARVIS DFT存儲庫材料的頻率相關介電常數方面的能力。隨后，作者確定了具有從近紅外（NIR）到紫外線（UV）區域的工作頻率范圍內有前途的介電常數趨近于零（ENZ）材料。結果表明，含有釩氧陰離子的化合物是一種令人興奮的低損耗 ENZ候選材料。ENZ材料表現出奇異的特性，如促進諧波產生的非線性電光現象、波混合、超快光開關和相位可調超表面設計。

盡管訓練數據庫的規模有限，但Finder模型可在不使用晶體結構的情況下準確預測材料的介電功能，使其成為任何給定規模的強大材料發現平臺。總之，諸如Finder之類的領域不變框架結合了NLP和計算機視覺等其他學科的方法論，開創了材料科學真正的跨學科研究途徑。

圖2. 從MP數據庫中發現ENZ材料

Formula Graph Self-Attention Network for Representation-Domain Independent Materials Discovery, Advanced Science 2022. DOI: 10.1002/advs.202200164

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倫敦瑪麗女王大學Adv. Sci.: 用于表示域獨立材料發現的公式圖自注意網絡

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