論文の概要: Adaptive Constraint Integration for Simultaneously Optimizing Crystal Structures with Multiple Targeted Properties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08562v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 03:05:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 23:14:57.416067
• Title: Adaptive Constraint Integration for Simultaneously Optimizing Crystal Structures with Multiple Targeted Properties
• Title（参考訳）: マルチターゲット特性を持つ結晶構造を同時最適化するための適応的制約積分
• Authors: Akihiro Fujii, Yoshitaka Ushiku, Koji Shimizu, Anh Khoa Augustin Lu, Satoshi Watanabe,
• Abstract要約: Adaptive Crystal Synthesizer (SMOACS) を用いた同時多目的最適化 SMOACSは、モデル再トレーニングを必要とせずに、適応的制約を最適化プロセスに統合することを可能にする。 我々は,135個の原子サイトまでの大きな原子配置において,電気的中立性を維持するという困難な制約を満たす中で,バンドギャップの最適化を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.559885439354167
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In materials science, finding crystal structures that have targeted properties is crucial. While recent methodologies such as Bayesian optimization and deep generative models have made some advances on this issue, these methods often face difficulties in adaptively incorporating various constraints, such as electrical neutrality and targeted properties optimization, while keeping the desired specific crystal structure. To address these challenges, we have developed the Simultaneous Multi-property Optimization using Adaptive Crystal Synthesizer (SMOACS), which utilizes state-of-the-art property prediction models and their gradients to directly optimize input crystal structures for targeted properties simultaneously. SMOACS enables the integration of adaptive constraints into the optimization process without necessitating model retraining. Thanks to this feature, SMOACS has succeeded in simultaneously optimizing targeted properties while maintaining perovskite structures, even with models trained on diverse crystal types. We have demonstrated the band gap optimization while meeting a challenging constraint, that is, maintaining electrical neutrality in large atomic configurations up to 135 atom sites, where the verification of the electrical neutrality is challenging. The properties of the most promising materials have been confirmed by density functional theory calculations.
• Abstract（参考訳）: 材料科学では、標的となる性質を持つ結晶構造を見つけることが重要である。 ベイズ最適化や深部生成モデルのような最近の手法はこの問題にいくつかの進歩をもたらしたが、これらの手法は、望まれる特定の結晶構造を維持しながら、電気的中立性や標的特性の最適化といった様々な制約を適応的に組み込むのが困難であることが多い。 これらの課題に対処するため,適応型結晶合成器 (SMOACS) を用いた同時多目的最適化法を開発した。 SMOACSは、モデル再トレーニングを必要とせずに、適応的制約を最適化プロセスに統合することを可能にする。 この特徴により、SMOACSは様々な結晶タイプで訓練されたモデルであっても、ペロブスカイト構造を維持しながら標的特性を同時に最適化することに成功している。 我々は、電気的中立性の検証が困難な135個の原子配置において、電気的中立性を維持するという挑戦的な制約を満たす中で、バンドギャップの最適化を実証した。 最も有望な材料の性質は密度汎関数理論の計算によって確認されている。

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