論文の概要: Physics Guided Generative Adversarial Networks for Generations of
Crystal Materials with Symmetry Constraints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14352v1
- Date: Sun, 27 Mar 2022 17:21:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-30 10:31:10.038491
- Title: Physics Guided Generative Adversarial Networks for Generations of
Crystal Materials with Symmetry Constraints
- Title（参考訳）: 対称性制約を持つ結晶材料生成のための物理ガイド生成逆ネットワーク
- Authors: Yong Zhao, Edirisuriya M. Dilanga Siriwardane, Zhenyao Wu, Ming Hu,
Nihang Fu, and Jianjun Hu
- Abstract要約: 新たな材料生成のための物理ガイド結晶生成モデル(PGCGM)を提案する。
物質の塩基性原子サイトを増大させることで、20個の空間群からなる新しい物質を生成できる。
本手法により, 発電機の有効性は, ベースラインの8倍に向上する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.755053639966185
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Discovering new materials is a long-standing challenging task that is
critical to the progress of human society. Conventional approaches such as
trial-and-error experiments and computational simulations are labor-intensive
or costly with their success heavily depending on experts' heuristics. Recently
deep generative models have been successfully proposed for materials generation
by learning implicit knowledge from known materials datasets, with performance
however limited by their confinement to a special material family or failing to
incorporate physical rules into the model training process. Here we propose a
Physics Guided Crystal Generative Model (PGCGM) for new materials generation,
which captures and exploits the pairwise atomic distance constraints among
neighbor atoms and symmetric geometric constraints. By augmenting the base atom
sites of materials, our model can generates new materials of 20 space groups.
With atom clustering and merging on generated crystal structures, our method
increases the generator's validity by 8 times compared to one of the baselines
and by 143\% compared to the previous CubicGAN along with its superiority in
properties distribution and diversity. We further validated our generated
candidates by Density Functional Theory (DFT) calculation, which successfully
optimized/relaxed 1869 materials out of 2000, of which 39.6\% are with negative
formation energy, indicating their stability.
- Abstract（参考訳）: 新たな素材の発見は、人類社会の進歩に不可欠な長年にわたる課題である。
試行錯誤実験や計算シミュレーションのような従来のアプローチは、専門家のヒューリスティックスに大きく依存する、労働集約的あるいはコストがかかる。
近年, 資料データセットから暗黙的な知識を学習し, 特定の資料群に制限されたり, 物理的ルールをモデル学習プロセスに組み込まなかったりして, 資料生成に成功している。
本稿では、隣り合う原子と対称的な幾何学的制約の対の原子間距離制約を捕捉し、活用する新しい材料生成のための物理ガイド結晶生成モデル(PGCGM)を提案する。
材料の基本原子サイトを増強することにより,20個の宇宙グループからなる新しい材料を生成できる。
生成結晶構造上でのアトムクラスタリングとマージにより, 生成体の有効性は1つのベースラインと比較して8倍, 従来の立方体ganと比較して143\%向上し, 特性分布と多様性に優れる。
さらに,2000 年から 1869 材料を最適化・相対化することに成功し,39.6 %が負の生成エネルギーを持つ密度汎関数理論 (dft) 計算により,生成候補の安定性を検証した。
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