Matbench Discovery

Matbench Discoveryは、機械学習モデルが無機結晶材料の熱力学的安定性をどれだけ正確に予測できるかを評価するベンチマーク。大量の候補から新材料を探すハイスループット・スクリーニングを模して、モデルが安定な結晶をランダムな選択と比べてどれだけ効率よく見つけられるかを測る。

材料科学で使われる機械学習原子間ポテンシャルや物性予測モデルの比較に主に使われる。

この説明は、AIPOSTの記事と広く知られた事実をもとにまとめたものです。誤りがあれば訂正依頼でお知らせください。