論文の概要: Crystal Structure Prediction by Joint Equivariant Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04475v2
• Date: Thu, 7 Mar 2024 04:32:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-08 17:54:35.477197
• Title: Crystal Structure Prediction by Joint Equivariant Diffusion
• Title（参考訳）: 共同等変拡散による結晶構造予測
• Authors: Rui Jiao, Wenbing Huang, Peijia Lin, Jiaqi Han, Pin Chen, Yutong Lu, and Yang Liu
• Abstract要約: 結晶構造予測(CSP)は様々な科学分野において重要である。 本稿では, 安定結晶から構造分布を学習する新しい拡散モデルであるDiffCSPを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.52168842448489
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Crystal Structure Prediction (CSP) is crucial in various scientific disciplines. While CSP can be addressed by employing currently-prevailing generative models (e.g. diffusion models), this task encounters unique challenges owing to the symmetric geometry of crystal structures -- the invariance of translation, rotation, and periodicity. To incorporate the above symmetries, this paper proposes DiffCSP, a novel diffusion model to learn the structure distribution from stable crystals. To be specific, DiffCSP jointly generates the lattice and atom coordinates for each crystal by employing a periodic-E(3)-equivariant denoising model, to better model the crystal geometry. Notably, different from related equivariant generative approaches, DiffCSP leverages fractional coordinates other than Cartesian coordinates to represent crystals, remarkably promoting the diffusion and the generation process of atom positions. Extensive experiments verify that our DiffCSP significantly outperforms existing CSP methods, with a much lower computation cost in contrast to DFT-based methods. Moreover, the superiority of DiffCSP is also observed when it is extended for ab initio crystal generation.
• Abstract（参考訳）: 結晶構造予測(CSP)は様々な科学分野において重要である。 CSPは、現在普及している生成モデル(例えば拡散モデル)を用いることで対処できるが、このタスクは結晶構造の対称幾何学(翻訳、回転、周期性の不変性)によって固有の課題に直面する。 上記の対称性を組み込むために,安定結晶から構造分布を学ぶための新しい拡散モデルdiffcspを提案する。 具体的には、DiffCSP は周期的-E(3)-等変デノナイジングモデルを用いて各結晶の格子と原子座標を共同で生成し、結晶幾何学をより良くモデル化する。 特に、関連する同変生成アプローチとは異なり、DiffCSPはカルト座標以外の分数座標を利用して結晶を表現し、原子位置の拡散と生成過程を著しく促進する。 我々のDiffCSPは既存のCSP法よりも大幅に優れており、DFT法に比べて計算コストははるかに低い。 さらに、ab initio結晶生成のために拡張すると、diffcspの優性も観察される。

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