論文の概要: Diffusion probabilistic models enhance variational autoencoder for crystal structure generative modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02165v1
• Date: Fri, 4 Aug 2023 06:53:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-07 13:42:20.039241
• Title: Diffusion probabilistic models enhance variational autoencoder for crystal structure generative modeling
• Title（参考訳）: 拡散確率モデルによる結晶構造生成モデリングのための変分オートエンコーダの拡張
• Authors: Teerachote Pakornchote, Natthaphon Choomphon-anomakhun, Sorrjit Arrerut, Chayanon Atthapak, Sakarn Khamkaeo, Thiparat Chotibut, Thiti Bovornratanaraks
• Abstract要約: 本研究では,新しい拡散確率モデルを用いて原子座標を識別する。 提案するDP-CDVAEモデルでは,元のCDVAEと統計的に比較可能な特性を持つ結晶構造を再構成し,生成することができる。 これらの構造と真の基底状態の間のエネルギー差は、元のCDVAEによって生成されたものよりも平均68.1 meV/atom低い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.524526956420465
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The crystal diffusion variational autoencoder (CDVAE) is a machine learning model that leverages score matching to generate realistic crystal structures that preserve crystal symmetry. In this study, we leverage novel diffusion probabilistic (DP) models to denoise atomic coordinates rather than adopting the standard score matching approach in CDVAE. Our proposed DP-CDVAE model can reconstruct and generate crystal structures whose qualities are statistically comparable to those of the original CDVAE. Furthermore, notably, when comparing the carbon structures generated by the DP-CDVAE model with relaxed structures obtained from density functional theory calculations, we find that the DP-CDVAE generated structures are remarkably closer to their respective ground states. The energy differences between these structures and the true ground states are, on average, 68.1 meV/atom lower than those generated by the original CDVAE. This significant improvement in the energy accuracy highlights the effectiveness of the DP-CDVAE model in generating crystal structures that better represent their ground-state configurations.
• Abstract（参考訳）: 結晶拡散変動オートエンコーダ(CDVAE)は、スコアマッチングを利用して結晶対称性を保持する現実的な結晶構造を生成する機械学習モデルである。 本研究では,cdvaeにおける標準スコアマッチング手法ではなく,新しい拡散確率(dp)モデルを用いて原子座標を推定する。 提案するDP-CDVAEモデルでは,元のCDVAEと統計的に比較可能な特性を持つ結晶構造を再構成し,生成することができる。 さらに, DP-CDVAEモデルにより生成された炭素構造と密度汎関数理論計算から得られた緩和構造とを比較すると, DP-CDVAE生成構造はそれぞれの基底状態にかなり近いことがわかった。 これらの構造と真の基底状態の間のエネルギー差は、元のCDVAEによって生成されたものよりも平均68.1 meV/atom低い。 このエネルギー精度の大幅な向上は、DP-CDVAEモデルが基底状態の構成をより良く表現する結晶構造を生成する上での有効性を強調している。

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