論文の概要: AlphaCrystal-II: Distance matrix based crystal structure prediction using deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04810v1
• Date: Sun, 7 Apr 2024 05:17:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 19:30:39.115358
• Title: AlphaCrystal-II: Distance matrix based crystal structure prediction using deep learning
• Title（参考訳）: AlphaCrystal-II:ディープラーニングを用いた距離行列に基づく結晶構造予測
• Authors: Yuqi Song, Rongzhi Dong, Lai Wei, Qin Li, Jianjun Hu,
• Abstract要約: このAlphaCrystal-IIは、既存の結晶構造に見られる原子間相互作用パターンを多用した、知識に基づく新しいソリューションである。 既知の結晶構造の原子間関係の富を生かして、構造予測における顕著な有効性と信頼性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.437756445215657
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Computational prediction of stable crystal structures has a profound impact on the large-scale discovery of novel functional materials. However, predicting the crystal structure solely from a material's composition or formula is a promising yet challenging task, as traditional ab initio crystal structure prediction (CSP) methods rely on time-consuming global searches and first-principles free energy calculations. Inspired by the recent success of deep learning approaches in protein structure prediction, which utilize pairwise amino acid interactions to describe 3D structures, we present AlphaCrystal-II, a novel knowledge-based solution that exploits the abundant inter-atomic interaction patterns found in existing known crystal structures. AlphaCrystal-II predicts the atomic distance matrix of a target crystal material and employs this matrix to reconstruct its 3D crystal structure. By leveraging the wealth of inter-atomic relationships of known crystal structures, our approach demonstrates remarkable effectiveness and reliability in structure prediction through comprehensive experiments. This work highlights the potential of data-driven methods in accelerating the discovery and design of new materials with tailored properties.
• Abstract（参考訳）: 安定結晶構造の計算的予測は、新しい機能性材料の大規模発見に大きな影響を及ぼす。 しかしながら、材料の組成や公式からのみ結晶構造を予測することは、従来のab initio Crystal Structure Prediction (CSP)法が時間を要するグローバルサーチと第一原理自由エネルギー計算に依存しているため、有望だが難しい課題である。 近年のタンパク質構造予測における深層学習手法の成功に触発されて,既存の結晶構造に見られる原子間相互作用パターンの豊富な知識に基づく新しい解AlphaCrystal-IIを提案する。 AlphaCrystal-IIはターゲット結晶材料の原子距離行列を予測し、この行列を用いて結晶構造を再構築する。 既知の結晶構造の原子間関係の富を生かして, 包括的な実験による構造予測において, 顕著な有効性と信頼性を示す。 この研究は、データ駆動方式が、調整された特性を持つ新しい素材の発見と設計を加速する可能性を強調している。

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