論文の概要: Crystal-GFN: sampling crystals with desirable properties and constraints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04925v2
- Date: Wed, 13 Dec 2023 16:24:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-14 20:14:03.033755
- Title: Crystal-GFN: sampling crystals with desirable properties and constraints
- Title（参考訳）: 結晶GFN:望ましい性質と制約を有する結晶のサンプリング
- Authors: Mila AI4Science and Alex Hernandez-Garcia and Alexandre Duval and
Alexandra Volokhova and Yoshua Bengio and Divya Sharma and Pierre Luc Carrier
and Yasmine Benabed and Micha{\l} Koziarski and Victor Schmidt
- Abstract要約: 本稿では,結晶構造の生成モデルであるCrystal-GFNを紹介する。
本稿では,MatBenchで学習した新しいプロキシ機械学習モデルにより予測された結晶構造の原子1個あたりの生成エネルギーを目的として利用する。
その結果、Crystal-GFNは低(中間-3.1 eV/原子)で生成エネルギーが予測される非常に多様な結晶をサンプリングできることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 103.79058968784163
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Accelerating material discovery holds the potential to greatly help mitigate
the climate crisis. Discovering new solid-state materials such as
electrocatalysts, super-ionic conductors or photovoltaic materials can have a
crucial impact, for instance, in improving the efficiency of renewable energy
production and storage. In this paper, we introduce Crystal-GFN, a generative
model of crystal structures that sequentially samples structural properties of
crystalline materials, namely the space group, composition and lattice
parameters. This domain-inspired approach enables the flexible incorporation of
physical and structural hard constraints, as well as the use of any available
predictive model of a desired physicochemical property as an objective
function. To design stable materials, one must target the candidates with the
lowest formation energy. Here, we use as objective the formation energy per
atom of a crystal structure predicted by a new proxy machine learning model
trained on MatBench. The results demonstrate that Crystal-GFN is able to sample
highly diverse crystals with low (median -3.1 eV/atom) predicted formation
energy.
- Abstract（参考訳）: 物質発見の加速は、気候危機の緩和に大きく貢献する可能性がある。
電気触媒、超イオン伝導体、太陽電池などの新しい固体材料の発見は、例えば再生可能エネルギーの生産と貯蔵の効率を向上させる上で重要な影響を与える可能性がある。
本稿では,結晶構造の生成モデルである crystal-gfn について紹介する。
このドメインにインスパイアされたアプローチは、物理的および構造的制約を柔軟に組み込むだけでなく、目的関数として所望の物理化学的特性の任意の予測モデルを使用することを可能にする。
安定な材料を設計するには、最低生成エネルギーの候補を標的にする必要がある。
ここでは,matbenchで学習した新しいプロキシ機械学習モデルによって予測される結晶構造の原子当たりの生成エネルギーを目的とする。
その結果、Crystal-GFNは低(中間-3.1 eV/原子)で生成エネルギーが予測される非常に多様な結晶をサンプリングできることが示された。
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