論文の概要: Atomic structure generation from reconstructing structural fingerprints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.13227v1
- Date: Wed, 27 Jul 2022 00:42:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-28 14:04:28.911451
- Title: Atomic structure generation from reconstructing structural fingerprints
- Title（参考訳）: 構造指紋再構成による原子構造生成
- Authors: Victor Fung, Shuyi Jia, Jiaxin Zhang, Sirui Bi, Junqi Yin, P. Ganesh
- Abstract要約: 本稿では、原子中心対称性関数を表現として、条件付き変分オートエンコーダを生成モデルとして、エンドツーエンド構造生成手法を提案する。
我々は、概念実証として、サブナノメーターPtナノ粒子の新規で有効な原子構造を生成することに成功した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2128971613239876
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Data-driven machine learning methods have the potential to dramatically
accelerate the rate of materials design over conventional human-guided
approaches. These methods would help identify or, in the case of generative
models, even create novel crystal structures of materials with a set of
specified functional properties to then be synthesized or isolated in the
laboratory. For crystal structure generation, a key bottleneck lies in
developing suitable atomic structure fingerprints or representations for the
machine learning model, analogous to the graph-based or SMILES representations
used in molecular generation. However, finding data-efficient representations
that are invariant to translations, rotations, and permutations, while
remaining invertible to the Cartesian atomic coordinates remains an ongoing
challenge. Here, we propose an alternative approach to this problem by taking
existing non-invertible representations with the desired invariances and
developing an algorithm to reconstruct the atomic coordinates through
gradient-based optimization using automatic differentiation. This can then be
coupled to a generative machine learning model which generates new materials
within the representation space, rather than in the data-inefficient Cartesian
space. In this work, we implement this end-to-end structure generation approach
using atom-centered symmetry functions as the representation and conditional
variational autoencoders as the generative model. We are able to successfully
generate novel and valid atomic structures of sub-nanometer Pt nanoparticles as
a proof of concept. Furthermore, this method can be readily extended to any
suitable structural representation, thereby providing a powerful, generalizable
framework towards structure-based generation.
- Abstract（参考訳）: データ駆動機械学習手法は、従来の人間誘導型アプローチよりも、材料設計の速度を劇的に加速する可能性がある。
これらの手法は、生成モデルの場合、特定の機能特性のセットを持つ新しい結晶構造を創り出し、それを合成したり、実験室で単離したりするのに役立つ。
結晶構造生成において、重要なボトルネックは、分子生成に使用されるグラフベースまたはSMILES表現に類似した、機械学習モデルに適した原子構造指紋または表現を開発することである。
しかし、変換、回転、置換に不変なデータ効率の表現を見つける一方で、カルテシアン原子座標に逆らうことは、現在も進行中の課題である。
本稿では,既存の非可逆表現を所望の不変量で取り上げ,自動微分を用いた勾配最適化により原子座標を再構成するアルゴリズムを開発することで,この問題に対する代替手法を提案する。
これは、データ非効率なデカルト空間ではなく、表現空間内で新しい材料を生成する生成的機械学習モデルと結合することができる。
本研究では,atom中心の対称性関数を表現として,条件付き変分オートエンコーダを生成モデルとして,このエンドツーエンド構造生成手法を実装した。
我々は、概念実証として、サブナノメーターPtナノ粒子の新規で有効な原子構造を生成することに成功した。
さらに、この手法は任意の適切な構造表現に容易に拡張することができ、構造ベース生成に向けた強力な一般化可能なフレームワークを提供する。
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