論文の概要: Spectroscopy-Guided Discovery of Three-Dimensional Structures of
Disordered Materials with Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05472v1
- Date: Sat, 9 Dec 2023 05:40:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-12 20:33:56.798391
- Title: Spectroscopy-Guided Discovery of Three-Dimensional Structures of
Disordered Materials with Diffusion Models
- Title（参考訳）: 拡散モデルを用いた不規則物質の3次元構造の発見
- Authors: Hyuna Kwon, Tim Hsu, Wenyu Sun, Wonseok Jeong, Fikret Aydin, James
Chapman, Xiao Chen, Matthew R. Carbone, Deyu Lu, Fei Zhou, and Tuan Anh Pham
- Abstract要約: 対象物から乱れた材料の3次元構造を予測するための拡散モデルに基づく新しいフレームワークを提案する。
我々のモデルは、特定のXANESスペクトルの原子配列を調整するための生成過程を制御できることを示します。
本研究は, 材料評価と原子構造決定のギャップを埋める上で, 重要な歩みを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.97950396242977
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The ability to rapidly develop materials with desired properties has a
transformative impact on a broad range of emerging technologies. In this work,
we introduce a new framework based on the diffusion model, a recent generative
machine learning method to predict 3D structures of disordered materials from a
target property. For demonstration, we apply the model to identify the atomic
structures of amorphous carbons ($a$-C) as a representative material system
from the target X-ray absorption near edge structure (XANES) spectra--a common
experimental technique to probe atomic structures of materials. We show that
conditional generation guided by XANES spectra reproduces key features of the
target structures. Furthermore, we show that our model can steer the generative
process to tailor atomic arrangements for a specific XANES spectrum. Finally,
our generative model exhibits a remarkable scale-agnostic property, thereby
enabling generation of realistic, large-scale structures through learning from
a small-scale dataset (i.e., with small unit cells). Our work represents a
significant stride in bridging the gap between materials characterization and
atomic structure determination; in addition, it can be leveraged for materials
discovery in exploring various material properties as targeted.
- Abstract（参考訳）: 所望の特性を持つ材料を迅速に開発する能力は、幅広い新興技術に変革をもたらす。
本研究では,拡散モデルに基づく新しいフレームワークを導入し,対象特性から乱れた材料の3次元構造を予測するための新しい生成機械学習手法を提案する。
実演のために, アモルファス炭素(a$-c)の原子構造を対象のx線吸収近縁構造(xanes)スペクトルから代表する物質系として同定するモデルを適用した。
XANESスペクトルで導かれる条件生成は,対象構造の重要な特徴を再現することを示す。
さらに, 本モデルは, 生成過程を制御し, 特定のxanesスペクトルの原子配置を調整できることを示した。
最後に,本生成モデルは,小規模データセット(すなわち,小単位セル)から学習することで,現実的な大規模構造を生成できる,顕著なスケール非依存性を示す。
本研究は, 材料キャラクタリゼーションと原子構造決定のギャップを橋渡しするための重要な一歩であり, さらに, 様々な材料特性を対象とする探究において, 材料発見に活用できる。
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