論文の概要: Vector Field Oriented Diffusion Model for Crystal Material Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05402v1
• Date: Wed, 20 Dec 2023 09:55:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 08:32:35.535944
• Title: Vector Field Oriented Diffusion Model for Crystal Material Generation
• Title（参考訳）: 結晶材料生成のためのベクトル場指向拡散モデル
• Authors: Astrid Klipfel, Ya\"el Fregier, Adlane Sayede, Zied Bouraoui
• Abstract要約: 幾何学的同変GNNを用いて原子位置と結晶格子を共同で検討する確率的拡散モデルを提案する。 本稿では、Frechet Inception Distanceにインスパイアされた新しい世代メトリクスを導入するが、コンピュータビジョンで使用されるInceptionV3ではなく、GNNのエネルギー予測に基づいている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.988999939285307
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Discovering crystal structures with specific chemical properties has become an increasingly important focus in material science. However, current models are limited in their ability to generate new crystal lattices, as they only consider atomic positions or chemical composition. To address this issue, we propose a probabilistic diffusion model that utilizes a geometrically equivariant GNN to consider atomic positions and crystal lattices jointly. To evaluate the effectiveness of our model, we introduce a new generation metric inspired by Frechet Inception Distance, but based on GNN energy prediction rather than InceptionV3 used in computer vision. In addition to commonly used metrics like validity, which assesses the plausibility of a structure, this new metric offers a more comprehensive evaluation of our model's capabilities. Our experiments on existing benchmarks show the significance of our diffusion model. We also show that our method can effectively learn meaningful representations.
• Abstract（参考訳）: 特定の化学的性質を持つ結晶構造の発見は、物質科学においてますます重要視されている。 しかし、現在のモデルは原子の位置や化学組成のみを考えるため、新しい結晶格子を生成する能力に制限がある。 この問題に対処するために,幾何学的同変GNNを用いて原子位置と結晶格子を共同で検討する確率拡散モデルを提案する。 本モデルの有効性を評価するために,frechetインセプション距離にインスパイアされた新しい世代のメトリックを導入するが,コンピュータビジョンで使用されるインセプションv3ではなくgnnエネルギー予測に基づいている。 構造物の妥当性を評価する妥当性などの一般的なメトリクスに加えて、この新しいメトリクスはモデルの能力をより包括的に評価する。 既存のベンチマーク実験では拡散モデルの重要性が示された。 また,本手法は意味表現を効果的に学習できることを示す。

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