Fugu-MT 論文翻訳(概要): Scalable Diffusion for Materials Generation

論文の概要: Scalable Diffusion for Materials Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09235v2
Date: Mon, 3 Jun 2024 20:07:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-06 13:57:08.481643
Title: Scalable Diffusion for Materials Generation
Title（参考訳）: 材料生成のためのスケーラブル拡散
Authors: Sherry Yang, KwangHwan Cho, Amil Merchant, Pieter Abbeel, Dale Schuurmans, Igor Mordatch, Ekin Dogus Cubuk,
Abstract要約: 我々は任意の結晶構造(ユニマット)を表現できる統一された結晶表現を開発する。 UniMatはより大型で複雑な化学系から高忠実度結晶構造を生成することができる。材料の生成モデルを評価するための追加指標を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 99.71001883652211
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Generative models trained on internet-scale data are capable of generating novel and realistic texts, images, and videos. A natural next question is whether these models can advance science, for example by generating novel stable materials. Traditionally, models with explicit structures (e.g., graphs) have been used in modeling structural relationships in scientific data (e.g., atoms and bonds in crystals), but generating structures can be difficult to scale to large and complex systems. Another challenge in generating materials is the mismatch between standard generative modeling metrics and downstream applications. For instance, common metrics such as the reconstruction error do not correlate well with the downstream goal of discovering stable materials. In this work, we tackle the scalability challenge by developing a unified crystal representation that can represent any crystal structure (UniMat), followed by training a diffusion probabilistic model on these UniMat representations. Our empirical results suggest that despite the lack of explicit structure modeling, UniMat can generate high fidelity crystal structures from larger and more complex chemical systems, outperforming previous graph-based approaches under various generative modeling metrics. To better connect the generation quality of materials to downstream applications, such as discovering novel stable materials, we propose additional metrics for evaluating generative models of materials, including per-composition formation energy and stability with respect to convex hulls through decomposition energy from Density Function Theory (DFT). Lastly, we show that conditional generation with UniMat can scale to previously established crystal datasets with up to millions of crystals structures, outperforming random structure search (the current leading method for structure discovery) in discovering new stable materials.
Abstract（参考訳）: インターネット規模のデータに基づいてトレーニングされた生成モデルは、新規で現実的なテキスト、画像、ビデオを生成することができる。次の自然な疑問は、新しい安定物質を生成するなど、これらのモデルが科学を前進させることができるかどうかである。伝統的に、明示的な構造を持つモデル(例えばグラフ)は、科学データ(例えば結晶中の原子や結合)の構造関係をモデル化するのに使われてきたが、大規模で複雑なシステムにスケールすることは困難である。材料生成におけるもうひとつの課題は、標準生成モデリングメトリクスと下流アプリケーションとのミスマッチである。例えば、復元誤差のような一般的な指標は、安定した材料を発見するという下流の目標とよく相関しない。本研究では,任意の結晶構造を表現可能な統一結晶表現(UniMat)を開発し,これらのUniMat表現上で拡散確率モデルを訓練することによって,拡張性に挑戦する。実験の結果,UniMatは明示的な構造モデリングの欠如にもかかわらず,より大規模で複雑な化学系から高忠実度結晶構造を生成できることが示唆された。新規な安定材料発見などの下流アプリケーションへの材料生成の質向上を図るため,密度関数理論(DFT)の分解エネルギーを通した凸殻に対するコンベックス生成エネルギーと安定性を含む材料生成モデルの評価指標を提案する。最後に、UniMatを用いた条件付き生成は、数百万の結晶構造を持つ既存の結晶データセットにスケール可能であることを示し、新しい安定物質を発見する上で、ランダムな構造探索(構造発見の現在の先導方法)よりも優れていることを示す。

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