RealMat-BaG: un benchmark per la previsione del bandgap nei semiconduttori

È stato introdotto un nuovo benchmark, RealMat-BaG, per valutare i modelli di machine learning nella previsione del bandgap nei semiconduttori in condizioni sperimentalmente rilevanti. Il benchmark affronta la scarsa generalizzazione dei modelli addestrati su dati computazionali rispetto alle misurazioni sperimentali. Include un dataset ad accesso aperto di bandgap sperimentali con strutture cristalline allineate, confrontando reti neurali grafiche e basi di machine learning classiche. Le prestazioni sono valutate attraverso suddivisioni statistiche e basate sul dominio, il trasferimento da bandgap calcolati con DFT a quelli sperimentali e l'interpretabilità a livello di proprietà elementari e strutturale. I risultati evidenziano limiti fondamentali di generalizzazione dei modelli attuali.