論文の概要: Towards Symmetry-Aware Generation of Periodic Materials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02707v2
• Date: Sun, 5 Nov 2023 14:43:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 21:51:40.469107
• Title: Towards Symmetry-Aware Generation of Periodic Materials
• Title（参考訳）: 対称性を考慮した周期材料の創製に向けて
• Authors: Youzhi Luo, Chengkai Liu, Shuiwang Ji
• Abstract要約: 本稿では,周期構造体の物理対称性を捉える新しい物質生成手法であるSyMatを提案する。 SyMatは、変分オートエンコーダモデルを用いて、原子タイプセット、格子長、格子角を生成することによって、材料の原子タイプと格子を生成する。 我々は,SyMatが材料上のすべての対称性変換に理論的に不変であることを示し,SyMatがランダム生成および特性最適化タスクにおいて有望な性能を達成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.21777911715267
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of generating periodic materials with deep models. While symmetry-aware molecule generation has been studied extensively, periodic materials possess different symmetries, which have not been completely captured by existing methods. In this work, we propose SyMat, a novel material generation approach that can capture physical symmetries of periodic material structures. SyMat generates atom types and lattices of materials through generating atom type sets, lattice lengths and lattice angles with a variational auto-encoder model. In addition, SyMat employs a score-based diffusion model to generate atom coordinates of materials, in which a novel symmetry-aware probabilistic model is used in the coordinate diffusion process. We show that SyMat is theoretically invariant to all symmetry transformations on materials and demonstrate that SyMat achieves promising performance on random generation and property optimization tasks. Our code is publicly available as part of the AIRS library (https://github.com/divelab/AIRS).
• Abstract（参考訳）: 深部モデルを用いた周期材料生成の問題を考える。 対称性を感知する分子生成は広く研究されているが、周期的物質は異なる対称性を持ち、既存の方法では完全には捉えられていない。 本稿では,周期的物質構造の物理的対称性を捉える新しい材料生成手法であるsymatを提案する。 SyMatは、変分オートエンコーダモデルを用いて、原子タイプセット、格子長、格子角を生成することによって、材料の原子タイプと格子を生成する。 さらに、symatはスコアベースの拡散モデルを用いて材料の原子座標を生成し、座標拡散過程において新しい対称性を認識できる確率モデルを用いる。 我々は,SyMatが材料上のすべての対称性変換に理論的に不変であることを示し,SyMatがランダム生成および特性最適化タスクにおいて有望な性能を達成することを示す。 私たちのコードはAIRSライブラリ(https://github.com/divelab/AIRS)の一部として公開されています。

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