論文の概要: Shotgun crystal structure prediction using machine-learned formation energies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02158v1
• Date: Wed, 3 May 2023 14:46:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-04 14:36:58.037652
• Title: Shotgun crystal structure prediction using machine-learned formation energies
• Title（参考訳）: 機械学習形成エネルギーを用いたショットガン結晶構造予測
• Authors: Chang Liu (1), Hiromasa Tamaki (2), Tomoyasu Yokoyama (2), Kensuke Wakasugi (2), Satoshi Yotsuhashi (2), Minoru Kusaba (1), Ryo Yoshida (1, 3 and 4) ((1) The Institute of Statistical Mathematics, (2) Panasonic Holdings Corporation, (3) National Institute for Materials Science, (4) The Graduate University for Advanced Studies)
• Abstract要約: 組み立てられた原子の安定あるいは準安定な結晶構造は、エネルギー表面の大域的または局所的なミニマを見つけることによって予測できる。 ここでは,簡単な機械学習ワークフローを用いて,結晶構造予測問題の解決に大きな進歩を遂げた。 本手法は, 結晶状態の高精度なエネルギー予測を可能にする伝達学習という, 2つの重要な技術要素に依存している。
• 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: Stable or metastable crystal structures of assembled atoms can be predicted by finding the global or local minima of the energy surface with respect to the atomic configurations. Generally, this requires repeated first-principles energy calculations that are impractical for large systems, such as those containing more than 30 atoms in the unit cell. Here, we have made significant progress in solving the crystal structure prediction problem with a simple but powerful machine-learning workflow; using a machine-learning surrogate for first-principles energy calculations, we performed non-iterative, single-shot screening using a large library of virtually created crystal structures. The present method relies on two key technical components: transfer learning, which enables a highly accurate energy prediction of pre-relaxed crystalline states given only a small set of training samples from first-principles calculations, and generative models to create promising and diverse crystal structures for screening. Here, first-principles calculations were performed only to generate the training samples, and for the optimization of a dozen or fewer finally narrowed-down crystal structures. Our shotgun method was more than 5--10 times less computationally demanding and achieved an outstanding prediction accuracy that was 2--6 times higher than that of the conventional methods that rely heavily on iterative first-principles calculations.
• Abstract（参考訳）: 組み立てられた原子の安定あるいは準安定な結晶構造は、原子配置に関してエネルギー表面の大域的または局所的なミニマを見つけることで予測できる。 一般に、これは単位セルに30個以上の原子を含むような大きなシステムでは実用的でない第一原理エネルギー計算を繰り返す必要がある。 そこで我々は, 簡単な機械学習ワークフローを用いて, 結晶構造予測問題の解決に多大な進歩を遂げた; 第一原理エネルギー計算に機械学習サロゲートを用いて, 仮想的に生成した結晶構造の大規模なライブラリを用いて, 非定位単発スクリーニングを行った。 本手法は, 第一原理計算から得られた少数のトレーニングサンプルのみを用いて, 結晶前状態の高精度なエネルギー予測を可能にする伝達学習と, 有望かつ多種多様な結晶構造をスクリーニングするための生成モデルである。 ここでは、トレーニングサンプルの生成と、最終的に狭くなった結晶構造の最適化のために、第一原理計算を行った。 ショットガン法は計算要求の5～10倍以下であり, 逐次第一原理計算に大きく依存する従来の手法の2～6倍の精度で予測精度が向上した。

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