論文の概要: Neural Structure Fields with Application to Crystal Structure Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13120v2
• Date: Thu, 14 Dec 2023 04:11:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-16 05:16:33.247158
• Title: Neural Structure Fields with Application to Crystal Structure Autoencoders
• Title（参考訳）: 神経構造場と結晶構造オートエンコーダへの応用
• Authors: Naoya Chiba, Yuta Suzuki, Tatsunori Taniai, Ryo Igarashi, Yoshitaka Ushiku, Kotaro Saito, Kanta Ono
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークを用いた結晶構造を表現するための高精度かつ実用的なアプローチとして,ニューラル構造体(NeSF)を提案する。 NeSFは空間分解能と計算複雑性のトレードオフを克服し、任意の結晶構造を表現することができる。 ペロブスカイト構造材料や銅酸化物超伝導体などの結晶構造を復元できる結晶構造のオートエンコーダを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.680545976155173
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Representing crystal structures of materials to facilitate determining them via neural networks is crucial for enabling machine-learning applications involving crystal structure estimation. Among these applications, the inverse design of materials can contribute to explore materials with desired properties without relying on luck or serendipity. We propose neural structure fields (NeSF) as an accurate and practical approach for representing crystal structures using neural networks. Inspired by the concepts of vector fields in physics and implicit neural representations in computer vision, the proposed NeSF considers a crystal structure as a continuous field rather than as a discrete set of atoms. Unlike existing grid-based discretized spatial representations, the NeSF overcomes the tradeoff between spatial resolution and computational complexity and can represent any crystal structure. We propose an autoencoder of crystal structures that can recover various crystal structures, such as those of perovskite structure materials and cuprate superconductors. Extensive quantitative results demonstrate the superior performance of the NeSF compared with the existing grid-based approach.
• Abstract（参考訳）: 結晶構造推定を含む機械学習アプリケーションを実現するためには,ニューラルネットワークによる決定を容易にするために材料の結晶構造を表現することが重要である。 これらの応用の中で、材料の逆設計は、運やセレンディピティーに頼ることなく、望ましい特性を持つ材料を探索するのに貢献することができる。 ニューラルネットワークを用いて結晶構造を表現するための高精度かつ実用的なアプローチとして,ニューラル構造体(NeSF)を提案する。 物理学におけるベクトル場の概念やコンピュータビジョンにおける暗黙の神経表現に触発されたNeSFは、結晶構造を原子の離散的な集合ではなく連続体と考える。 既存の格子ベースの離散空間表現とは異なり、NeSFは空間分解能と計算複雑性のトレードオフを克服し、任意の結晶構造を表現することができる。 ペロブスカイト構造材料や銅酸化物超伝導体などの様々な結晶構造を復元できる結晶構造のオートエンコーダを提案する。 大規模な定量的な結果は,既存のグリッドベースアプローチと比較して,NeSFの優れた性能を示している。

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