論文の概要: Crystal Diffusion Variational Autoencoder for Periodic Material Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06197v1
• Date: Tue, 12 Oct 2021 17:49:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-13 15:27:43.228711
• Title: Crystal Diffusion Variational Autoencoder for Periodic Material Generation
• Title（参考訳）: 周期材料生成のための結晶拡散変分オートエンコーダ
• Authors: Tian Xie, Xiang Fu, Octavian-Eugen Ganea, Regina Barzilay, Tommi Jaakkola
• Abstract要約: 本稿では, 物質安定性の誘導バイアスを捉える結晶拡散変分オートコーダ(CDVAE)を提案する。 安定物質のデータ分布から学習することにより、デコーダは拡散過程に物質を生成し、原子座標を低いエネルギー状態へ移動させる。 1)入力構造を再構築し,2)有効で多様な,現実的な材料を生成し,3)特定の特性を最適化する材料を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.558155407825115
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generating the periodic structure of stable materials is a long-standing challenge for the material design community. This task is difficult because stable materials only exist in a low-dimensional subspace of all possible periodic arrangements of atoms: 1) the coordinates must lie in the local energy minimum defined by quantum mechanics, and 2) global stability also requires the structure to follow the complex, yet specific bonding preferences between different atom types. Existing methods fail to incorporate these factors and often lack proper invariances. We propose a Crystal Diffusion Variational Autoencoder (CDVAE) that captures the physical inductive bias of material stability. By learning from the data distribution of stable materials, the decoder generates materials in a diffusion process that moves atomic coordinates towards a lower energy state and updates atom types to satisfy bonding preferences between neighbors. Our model also explicitly encodes interactions across periodic boundaries and respects permutation, translation, rotation, and periodic invariances. We significantly outperform past methods in three tasks: 1) reconstructing the input structure, 2) generating valid, diverse, and realistic materials, and 3) generating materials that optimize a specific property. We also provide several standard datasets and evaluation metrics for the broader machine learning community.
• Abstract（参考訳）: 安定材料の周期構造の生成は、材料設計コミュニティにとって長年の課題である。 この仕事は、安定な物質は原子の全ての可能な周期配置の低次元部分空間にのみ存在するため難しい。 1) 座標は、量子力学によって定義される局所エネルギーの最小値でなければならない。 2) 大域的安定性はまた、構造が異なる原子タイプ間の複雑だが特定の結合嗜好に従う必要がある。 既存の手法ではこれらの因子を取り入れられず、しばしば適切な不変性が欠けている。 本稿では,物質安定性の物理的帰納バイアスを捉える結晶拡散変分オートコーダ(CDVAE)を提案する。 安定物質のデータ分布から学習することにより、デコーダは、原子座標を低いエネルギー状態へ移動させ、隣同士の結合性を満たすために原子タイプを更新する拡散過程において材料を生成する。 我々のモデルは、周期的境界を越えて相互作用を明示的に符号化し、置換、翻訳、回転、周期的不変性を尊重する。 我々は過去のメソッドを3つのタスクで大幅に上回ります。 1)入力構造の再構築 2)有効で多種多様で現実的な材料を生成して 3) 特定の性質を最適化する材料の生成。 また、幅広い機械学習コミュニティのために、いくつかの標準データセットと評価指標も提供しています。

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