論文の概要: Equivariant Parameter Sharing for Porous Crystalline Materials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01628v3
• Date: Wed, 29 Nov 2023 15:46:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 04:03:40.014599
• Title: Equivariant Parameter Sharing for Porous Crystalline Materials
• Title（参考訳）: 多孔質結晶材料の等変パラメータ共有
• Authors: Marko Petkovi\'c, Pablo Romero-Marimon, Vlado Menkovski and Sofia Calero
• Abstract要約: 既存の結晶特性予測法は、制限的すぎる制約を持つか、単位細胞間で対称性を組み込むのみである。 我々は、結晶の単位セルの対称性をアーキテクチャに組み込んだモデルを開発し、多孔質構造を明示的にモデル化する。 提案手法は, 既存の結晶特性予測法よりも優れた性能を示し, 対称性の包含によりより効率的なモデルが得られることを確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.271235935891555
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efficiently predicting properties of porous crystalline materials has great potential to accelerate the high throughput screening process for developing new materials, as simulations carried out using first principles model are often computationally expensive. To effectively make use of Deep Learning methods to model these materials, we need to utilize the symmetries present in the crystals, which are defined by their space group. Existing methods for crystal property prediction either have symmetry constraints that are too restrictive or only incorporate symmetries between unit cells. In addition, these models do not explicitly model the porous structure of the crystal. In this paper, we develop a model which incorporates the symmetries of the unit cell of a crystal in its architecture and explicitly models the porous structure. We evaluate our model by predicting the heat of adsorption of CO$_2$ for different configurations of the mordenite zeolite. Our results confirm that our method performs better than existing methods for crystal property prediction and that the inclusion of pores results in a more efficient model.
• Abstract（参考訳）: 多孔質結晶材料の特性を効率的に予測することは、第1原理モデルを用いたシミュレーションが計算コストが高いため、新しい材料を開発するための高スループットスクリーニングプロセスを加速する大きな可能性を秘めている。 深層学習法を効果的に活用し,これらの材料をモデル化するためには,その空間群によって定義される結晶に存在する対称性を利用する必要がある。 既存の結晶特性予測法は、制限的すぎる対称性の制約を持つか、単位セル間で対称性を組み込むのみである。 さらに、これらのモデルは結晶の多孔質構造を明示的にモデル化していない。 本稿では,結晶の単位セルの対称性をその構造に組み込んだモデルを開発し,その多孔質構造を明示的にモデル化する。 モルデナイトゼオライトの異なる組成に対するCO$_2$の吸着熱を予測し,本モデルの評価を行った。 本手法は, 既存の結晶特性予測法よりも優れた性能を示し, 細孔の内包によりより効率的なモデルが得られることを確認した。

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