論文の概要: A data-driven interpretation of the stability of molecular crystals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10709v1
- Date: Wed, 21 Sep 2022 23:32:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-23 14:25:58.051047
- Title: A data-driven interpretation of the stability of molecular crystals
- Title（参考訳）: データ駆動による分子結晶の安定性の解釈
- Authors: Rose K. Cersonsky, Maria Pakhnova, Edgar A. Engel, Michele Ceriotti
- Abstract要約: 分子構造ブロックから形成される結晶構造の安定性を予測することは、非自明な科学的問題である。
本稿では, 有機結晶の硬化したデータセットに対する結合エネルギーの予測に適した構造記述子を提案する。
次に、構造エネルギーのランドスケープの低次元表現を用いて、このライブラリを解釈する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Due to the subtle balance of intermolecular interactions that govern
structure-property relations, predicting the stability of crystal structures
formed from molecular building blocks is a highly non-trivial scientific
problem. A particularly active and fruitful approach involves classifying the
different combinations of interacting chemical moieties, as understanding the
relative energetics of different interactions enables the design of molecular
crystals and fine-tuning their stabilities. While this is usually performed
based on the empirical observation of the most commonly encountered motifs in
known crystal structures, we propose to apply a combination of supervised and
unsupervised machine-learning techniques to automate the construction of an
extensive library of molecular building blocks. We introduce a structural
descriptor tailored to the prediction of the binding energy for a curated
dataset of organic crystals and exploit its atom-centered nature to obtain a
data-driven assessment of the contribution of different chemical groups to the
lattice energy of the crystal. We then interpret this library using a
low-dimensional representation of the structure-energy landscape and discuss
selected examples of the insights that can be extracted from this analysis,
providing a complete database to guide the design of molecular materials.
- Abstract（参考訳）: 構造-物性関係を管理する分子間相互作用の微妙なバランスのため、分子構造ブロックから形成される結晶構造の安定性を予測することは、非常に非自明な科学的問題である。
特に活発で実りあるアプローチは、相互作用する化学のモーティの異なる組み合わせを分類することであり、相互作用の相対エネルギーの理解は分子結晶の設計とそれらの安定性の微調整を可能にする。
この手法は通常、既知の結晶構造における最もよく見られるモチーフの実証的な観察に基づいて行われるが、教師なしと教師なしの機械学習技術を組み合わせて、分子構造ブロックの広範なライブラリ構築を自動化することを提案する。
本研究では, 有機結晶の硬化したデータセットの結合エネルギーの予測に適した構造記述子を導入し, その原子中心の性質を利用して, 結晶の格子エネルギーに対する異なる化学基の寄与をデータ駆動で評価する。
次に, 構造エネルギー景観の低次元表現を用いてこのライブラリを解釈し, この分析から抽出できる知見の選択例について考察し, 分子材料の設計を導くための完全なデータベースを提供する。
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