Supervised Pretraining for Material Property Prediction

📄 arXiv: 2504.20112v1 📥 PDF

作者: Chowdhury Mohammad Abid Rahman, Aldo H. Romero, Prashnna K. Gyawali

分类: cs.LG, cond-mat.mtrl-sci, cs.AI

发布日期: 2025-04-27

备注: 21 pages, 7 figures, 2 algorithms, 6 tables

💡 一句话要点

提出监督预训练方法，利用材料类别信息提升材料属性预测性能。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 材料属性预测 监督预训练 图神经网络 自监督学习 迁移学习 材料信息学 数据增强

📋 核心要点

  1. 材料属性预测依赖大量标注数据，成本高昂，自监督学习虽有潜力，但性能仍有提升空间。
  2. 提出监督预训练，利用材料类别信息作为代理标签，指导模型学习更有效的材料表征。
  3. 实验表明，该方法在多个材料属性预测任务上显著优于现有基线，MAE 提升高达 6.67%。

📝 摘要（中文）

精确预测材料属性有助于发现具有定制功能的新型材料。深度学习模型在捕捉结构-属性关系方面表现出卓越的准确性和灵活性。然而，这些模型通常依赖于监督学习，这需要大量、良好标注的数据集，而这是一个昂贵且耗时的过程。自监督学习（SSL）提供了一种有前景的替代方案，通过在大型未标记数据集上进行预训练来开发基础模型，这些模型可以针对材料属性预测进行微调。在这项工作中，我们提出了监督预训练，其中可用的类别信息充当代理标签来指导学习，即使下游任务涉及不相关的材料属性。我们在两个最先进的SSL模型上评估了这种策略，并引入了一种用于监督预训练的新框架。为了进一步增强表征学习，我们提出了一种基于图的增强技术，该技术注入噪声以提高鲁棒性，而不会在结构上使材料图变形。由此产生的基础模型针对六个具有挑战性的材料属性预测进行了微调，与基线相比，实现了显着的性能提升，平均绝对误差（MAE）提高了2%到6.67%，并在材料属性预测中建立了新的基准。这项研究代表了在材料属性预测中首次探索使用代理标签进行监督预训练，从而推进了该领域的方法和应用。

🔬 方法详解

问题定义：材料属性预测是材料科学中的关键问题，传统方法依赖于耗时的实验或复杂的计算模拟。现有的深度学习方法，特别是自监督学习，虽然避免了对大量标注数据的依赖，但在下游任务中的性能仍有待提高，尤其是在数据量有限的情况下。

核心思路：论文的核心思路是利用材料的类别信息进行监督预训练。即使下游任务与预训练使用的类别信息无关，类别信息也能提供有用的监督信号，帮助模型学习更通用的材料表征。这种方法类似于迁移学习，但更侧重于利用已有的弱标签信息。

技术框架：该框架包含三个主要阶段：1) 监督预训练阶段：使用材料类别信息作为代理标签，训练模型学习材料的初始表征。2) 图增强阶段：使用基于图的增强技术，向材料图结构中注入噪声，提高模型的鲁棒性。3) 微调阶段：在具体的材料属性预测任务上，使用少量标注数据对预训练模型进行微调。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了使用代理标签进行监督预训练的方法，并将其应用于材料属性预测领域。与传统的自监督学习方法相比，该方法能够更有效地利用已有的弱标签信息，从而提高模型的性能。此外，论文还提出了一种基于图的增强技术，进一步提高了模型的鲁棒性。

关键设计：在监督预训练阶段，使用了交叉熵损失函数来衡量模型预测的类别与真实类别之间的差异。在图增强阶段，使用了随机节点删除和边添加等技术来注入噪声。在微调阶段，使用了均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）作为损失函数，并使用了Adam优化器进行训练。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究在六个具有挑战性的材料属性预测任务上取得了显著的性能提升。与现有基线方法相比，平均绝对误差（MAE）降低了2%到6.67%，并在材料属性预测中建立了新的基准。实验结果表明，所提出的监督预训练方法能够有效地提高模型的泛化能力和预测精度。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于新材料发现、材料设计和优化等领域。通过更准确地预测材料属性，可以加速新材料的研发过程，降低研发成本，并为特定应用场景定制具有所需功能的材料。该方法在电池材料、催化剂、结构材料等领域具有潜在的应用价值。

📄 摘要（原文）

Accurate prediction of material properties facilitates the discovery of novel materials with tailored functionalities. Deep learning models have recently shown superior accuracy and flexibility in capturing structure-property relationships. However, these models often rely on supervised learning, which requires large, well-annotated datasets an expensive and time-consuming process. Self-supervised learning (SSL) offers a promising alternative by pretraining on large, unlabeled datasets to develop foundation models that can be fine-tuned for material property prediction. In this work, we propose supervised pretraining, where available class information serves as surrogate labels to guide learning, even when downstream tasks involve unrelated material properties. We evaluate this strategy on two state-of-the-art SSL models and introduce a novel framework for supervised pretraining. To further enhance representation learning, we propose a graph-based augmentation technique that injects noise to improve robustness without structurally deforming material graphs. The resulting foundation models are fine-tuned for six challenging material property predictions, achieving significant performance gains over baselines, ranging from 2% to 6.67% improvement in mean absolute error (MAE) and establishing a new benchmark in material property prediction. This study represents the first exploration of supervised pertaining with surrogate labels in material property prediction, advancing methodology and application in the field.