論文の概要: AdsorbDiff: Adsorbate Placement via Conditional Denoising Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03962v1
• Date: Tue, 7 May 2024 02:49:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 15:38:26.355561
• Title: AdsorbDiff: Adsorbate Placement via Conditional Denoising Diffusion
• Title（参考訳）: AdsorbDiff:条件付きdenoising Diffusionによる吸着配置
• Authors: Adeesh Kolluru, John R Kitchin,
• Abstract要約: そこで本研究では,デノジング拡散を用いた吸着配置のための新しいフレームワークを提案する。 このモデルは、最も低いエネルギー配置に対応する最適な吸着部位と配向を予測するように設計されている。 以上の結果から,従来の最良アプローチと比較して,最大5倍,3.5倍の精度向上が見られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6532176134478738
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Determining the optimal configuration of adsorbates on a slab (adslab) is pivotal in the exploration of novel catalysts across diverse applications. Traditionally, the quest for the lowest energy adslab configuration involves placing the adsorbate onto the slab followed by an optimization process. Prior methodologies have relied on heuristics, problem-specific intuitions, or brute-force approaches to guide adsorbate placement. In this work, we propose a novel framework for adsorbate placement using denoising diffusion. The model is designed to predict the optimal adsorbate site and orientation corresponding to the lowest energy configuration. Further, we have an end-to-end evaluation framework where diffusion-predicted adslab configuration is optimized with a pretrained machine learning force field and finally evaluated with Density Functional Theory (DFT). Our findings demonstrate an acceleration of up to 5x or 3.5x improvement in accuracy compared to the previous best approach. Given the novelty of this framework and application, we provide insights into the impact of pre-training, model architectures, and conduct extensive experiments to underscore the significance of this approach.
• Abstract（参考訳）: スラブ (adslab) 上の吸着剤の最適構成を決定することは、様々な用途にまたがる新規触媒の探索において重要である。 伝統的に、最も低いエネルギー吸着率の探索は、吸着剤をスラブに配置し、次に最適化プロセスを行う。 それまでの方法論は、ヒューリスティックス、問題固有の直観、または吸着配置を導くためのブルートフォースアプローチに依存してきた。 そこで本研究では,デノジング拡散を用いた吸着配置のための新しいフレームワークを提案する。 このモデルは、最も低いエネルギー配置に対応する最適な吸着部位と配向を予測するように設計されている。 さらに,拡散予測されたアドラブ構成を事前訓練された機械学習力場を用いて最適化し,最終的に密度汎関数理論(DFT)を用いて評価する,エンドツーエンド評価フレームワークも備えている。 以上の結果から,従来の最良アプローチと比較して,最大5倍,3.5倍の精度向上が見られた。 このフレームワークとアプリケーションの新規性を考えると、事前トレーニングやモデルアーキテクチャの影響についての洞察を提供し、このアプローチの重要性を裏付ける広範な実験を行います。

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