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Matbench Discovery

[マットベンチディスカバリー]

  • 公開度：3 ★★★
  • ドキュメント充実度：2 ★★☆

汎用機械学習ポテンシャルを評価するためのベンチマークフレームワークおよび、その評価に基づくリーダーボード。物質の生成エネルギーや、構造緩和の精度、熱伝導度の予測精度を総合的に勘案した評価をもとに順位付けを行っている。最近では大学などの公的研究機関に加えて、Meta、Microsoft、Googleなどの大企業も汎用ポテンシャルの開発に参画し、リーダーボードの上位を賑わしている。

基本情報
Last Update:2025/11/10

公式サイト

https://matbench-discovery.materialsproject.org/

ライセンス

MIT License

利用環境

ウェブブラウザから参照可能。
開発者

Githubページを参照。https://github.com/janosh/matbench-discovery/graphs/contributors
対象となる物質・モデル

ポテンシャルは汎用であるが、ベンチマークは無機材料を念頭においている。
関連アプリ
文献

Janosh Riebesell, Rhys E. A. Goodall, Philipp Benner, Yuan Chiang, Bowen Deng, Mark Asta, Gerbrand Ceder, Alpha A. Lee, Anubhav Jain, Kristin A. Persson. “Matbench Discovery — A Framework to Evaluate Machine Learning Crystal Stability Predictions.” arXiv, August 28, 2023. https://doi.org/10.1038/s42256-025-01055-1.
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