論文の概要: Discovery of 2D materials using Transformer Network based Generative Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05824v1
• Date: Sat, 14 Jan 2023 05:59:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-18 18:43:49.432606
• Title: Discovery of 2D materials using Transformer Network based Generative Design
• Title（参考訳）: 変圧器ネットワークを用いた生成設計による2次元材料の発見
• Authors: Rongzhi Dong, Yuqi Song, Edirisuriya M. D. Siriwardane, Jianjun Hu
• Abstract要約: トランスフォーマーをベースとした自己学習型ニューラルネットワークモデルを用いて,2つの2次元材料合成ジェネレータを訓練する。 その後、モデルは多数の候補となる2D合成を生成するために使用され、結晶構造予測のために既知の2D材料テンプレートに供給される。 我々は,NiCl$_4$,IrSBr,CuBr$_3$,CoBrClの4つの新しいDFT認定安定2D材料について報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Two-dimensional (2D) materials have wide applications in superconductors, quantum, and topological materials. However, their rational design is not well established, and currently less than 6,000 experimentally synthesized 2D materials have been reported. Recently, deep learning, data-mining, and density functional theory (DFT)-based high-throughput calculations are widely performed to discover potential new materials for diverse applications. Here we propose a generative material design pipeline, namely material transformer generator(MTG), for large-scale discovery of hypothetical 2D materials. We train two 2D materials composition generators using self-learning neural language models based on Transformers with and without transfer learning. The models are then used to generate a large number of candidate 2D compositions, which are fed to known 2D materials templates for crystal structure prediction. Next, we performed DFT computations to study their thermodynamic stability based on energy-above-hull and formation energy. We report four new DFT-verified stable 2D materials with zero e-above-hull energies, including NiCl$_4$, IrSBr, CuBr$_3$, and CoBrCl. Our work thus demonstrates the potential of our MTG generative materials design pipeline in the discovery of novel 2D materials and other functional materials.
• Abstract（参考訳）: 2次元(2D)材料は超伝導体、量子、およびトポロジカル材料に広く応用されている。 しかし、その合理的な設計は定まっておらず、現在6000以下の実験的な2d材料が報告されている。 近年、深層学習、データマイニング、密度汎関数理論(dft)に基づく高スループット計算が広く行われ、多様な応用のための潜在的な新しい材料が発見されている。 本稿では, 物質トランスジェネレータ (MTG) を用いて, 仮説2次元材料を大規模に発見するための生成材料設計パイプラインを提案する。 トランスフォーマーに基づく自己学習型ニューラルネットワークモデルを用いた2次元材料合成生成器の訓練を行った。 これらのモデルは、結晶構造予測のために既知の2d材料テンプレートに供給される多数の候補2d合成を生成するために使用される。 次に, DFT計算を行い, その熱力学的安定性について検討した。 我々は,NiCl$_4$,IrSBr,CuBr$_3$,CoBrClの4つの新しいDFT認定安定2D材料について報告する。 本研究は, MTG 生成材料設計パイプラインが新規な2次元材料および他の機能性材料を発見できる可能性を示すものである。

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