論文の概要: An invertible crystallographic representation for general inverse design of inorganic crystals with targeted properties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.07609v3
• Date: Wed, 15 Dec 2021 12:05:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-12-02 23:54:14.164025
• Title: An invertible crystallographic representation for general inverse design of inorganic crystals with targeted properties
• Title（参考訳）: 標的特性を有する無機結晶の一般逆設計のための可逆結晶表現
• Abstract要約: 一般逆設計(所与の要素や結晶構造に限らず)が可能な枠組みを提案する。 このフレームワークは、ユーザが定義した形成エネルギー、バンドギャップ、熱電(TE)パワーファクター、およびそれらの組み合わせを備えた新しい結晶を生成する。 結果は、生成モデルを用いたプロパティ駆動の一般逆設計に向けた重要なステップである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.853822721106205
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Realizing general inverse design could greatly accelerate the discovery of new materials with user-defined properties. However, state-of-the-art generative models tend to be limited to a specific composition or crystal structure. Herein, we present a framework capable of general inverse design (not limited to a given set of elements or crystal structures), featuring a generalized invertible representation that encodes crystals in both real and reciprocal space, and a property-structured latent space from a variational autoencoder (VAE). In three design cases, the framework generates 142 new crystals with user-defined formation energies, bandgap, thermoelectric (TE) power factor, and combinations thereof. These generated crystals, absent in the training database, are validated by first-principles calculations. The success rates (number of first-principles-validated target-satisfying crystals/number of designed crystals) ranges between 7.1% and 38.9%. These results represent a significant step toward property-driven general inverse design using generative models, although practical challenges remain when coupled with experimental synthesis.
• Abstract（参考訳）: 一般的な逆設計を実現することで、ユーザ定義プロパティを持つ新しい素材の発見を大幅に加速することができる。 しかし、最先端の生成モデルは特定の組成や結晶構造に限られる傾向がある。 本稿では、実空間と相互空間の両方で結晶を符号化する一般化非可逆表現と、変分オートエンコーダ(VAE)による特性構造潜在空間を特徴とする、一般逆設計(与えられた要素や結晶構造に限らず)が可能なフレームワークを提案する。 3つの設計ケースでは、ユーザが定義した形成エネルギー、バンドギャップ、熱電力(te)パワーファクタ、およびそれらの組み合わせを備えた142個の新しい結晶を生成する。 トレーニングデータベースに存在しないこれらの生成結晶は、第一原理計算によって検証される。 成功率(第一原理評価対象結晶数/設計結晶数)は7.1%から38.9%である。 これらの結果は、生成モデルを用いた特性駆動一般逆設計への大きな一歩であるが、実験合成と組み合わせた実用上の課題は残る。

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