Fugu-MT 論文翻訳(概要): Universal Machine Learning Kohn-Sham Hamiltonian for Materials

論文の概要: Universal Machine Learning Kohn-Sham Hamiltonian for Materials

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09251v2
Date: Mon, 15 Apr 2024 06:20:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-16 20:31:43.377699
Title: Universal Machine Learning Kohn-Sham Hamiltonian for Materials
Title（参考訳）: 材料のためのユニバーサル機械学習Kohn-Sham Hamiltonian
Authors: Yang Zhong, Hongyu Yu, Jihui Yang, Xingyu Guo, Hongjun Xiang, Xingao Gong,
Abstract要約: 本研究では、ハミルトニアン行列に基づいて訓練された普遍電子ハミルトニアンモデルを紹介する。周期表全体にわたって電子構造を予測する際の一般化を実証する。電子的性質を計算するための信頼性の高いフレームワークを提供することにより、この普遍的ハミルトンモデルは様々な分野の進歩の基盤となる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.189794091596078
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: While density functional theory (DFT) serves as a prevalent computational approach in electronic structure calculations, its computational demands and scalability limitations persist. Recently, leveraging neural networks to parameterize the Kohn-Sham DFT Hamiltonian has emerged as a promising avenue for accelerating electronic structure computations. Despite advancements, challenges such as the necessity for computing extensive DFT training data to explore each new system and the complexity of establishing accurate ML models for multi-elemental materials still exist. Addressing these hurdles, this study introduces a universal electronic Hamiltonian model trained on Hamiltonian matrices obtained from first-principles DFT calculations of nearly all crystal structures on the Materials Project. We demonstrate its generality in predicting electronic structures across the whole periodic table, including complex multi-elemental systems, solid-state electrolytes, Moir\'e twisted bilayer heterostructure, and metal-organic frameworks (MOFs). Moreover, we utilize the universal model to conduct high-throughput calculations of electronic structures for crystals in GeNOME datasets, identifying 3,940 crystals with direct band gaps and 5,109 crystals with flat bands. By offering a reliable efficient framework for computing electronic properties, this universal Hamiltonian model lays the groundwork for advancements in diverse fields, such as easily providing a huge data set of electronic structures and also making the materials design across the whole periodic table possible.
Abstract（参考訳）: 密度汎関数理論(DFT)は電子構造計算において一般的な計算手法であるが、その計算要求とスケーラビリティの限界は持続する。近年,Khn-Sham DFT Hamiltonian のパラメータ化にニューラルネットワークを活用することが,電子構造計算を高速化するための有望な道として浮上している。進歩にもかかわらず、各新システムの探索に広範囲なDFTトレーニングデータを計算する必要があることや、多要素材料のための正確なMLモデルを確立する複雑さといった課題が残っている。これらのハードルに対処するため、本研究では、材料プロジェクトにおけるほぼ全ての結晶構造の第一原理DFT計算から得られたハミルトン行列に基づいて訓練された普遍電子ハミルトニアンモデルを導入する。本稿では, 複合多元素系, 固体電解質, Moir\'e ねじれた二層構造, および金属-有機組織 (MOF) を含む, 周期表全体にわたる電子構造予測の一般性を示す。さらに,この普遍モデルを用いて,GeNOMEデータセットの電子構造を高速に計算し,直接バンドギャップを持つ3,940個の結晶と平面バンドを持つ5,109個の結晶を同定した。電子特性を計算するための信頼性の高いフレームワークを提供することにより、この普遍的ハミルトンモデルは、電子構造の巨大なデータセットを容易に提供したり、周期表全体の材料設計を可能にするなど、様々な分野の進歩の基盤となる。

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