論文の概要: MOFFlow: Flow Matching for Structure Prediction of Metal-Organic Frameworks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17270v1
• Date: Mon, 07 Oct 2024 13:51:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-27 05:40:23.094517
• Title: MOFFlow: Flow Matching for Structure Prediction of Metal-Organic Frameworks
• Title（参考訳）: MOFFlow:金属-有機組織構造予測のためのフローマッチング
• Authors: Nayoung Kim, Seongsu Kim, Minsu Kim, Jinkyoo Park, Sungsoo Ahn,
• Abstract要約: 金属-有機フレームワーク(英: Metal-organic framework、MOF)は、炭素捕獲や薬物の放出といった多くの分野で有望な応用を持つ結晶材料のクラスである。 ab initio計算や深い生成モデルを含む既存のアプローチは、単位セル内の多くの原子のためにMOF構造が複雑になるのに苦労している。 我々はMOF構造予測に適した最初の深部生成モデルMOFFlowを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.61784133509237
• License:
• Abstract: Metal-organic frameworks (MOFs) are a class of crystalline materials with promising applications in many areas such as carbon capture and drug delivery. In this work, we introduce MOFFlow, the first deep generative model tailored for MOF structure prediction. Existing approaches, including ab initio calculations and even deep generative models, struggle with the complexity of MOF structures due to the large number of atoms in the unit cells. To address this limitation, we propose a novel Riemannian flow matching framework that reduces the dimensionality of the problem by treating the metal nodes and organic linkers as rigid bodies, capitalizing on the inherent modularity of MOFs. By operating in the $SE(3)$ space, MOFFlow effectively captures the roto-translational dynamics of these rigid components in a scalable way. Our experiment demonstrates that MOFFlow accurately predicts MOF structures containing several hundred atoms, significantly outperforming conventional methods and state-of-the-art machine learning baselines while being much faster.
• Abstract（参考訳）: 金属-有機フレームワーク(英: Metal-organic framework、MOF)は、炭素捕獲や薬物の放出といった多くの分野で有望な応用を持つ結晶材料のクラスである。 本稿では,MOF構造予測に適した最初の深部生成モデルMOFFlowを紹介する。 ab initio計算や深い生成モデルを含む既存のアプローチは、単位セル内の多くの原子のためにMOF構造が複雑になるのに苦労している。 この制限に対処するために、金属ノードと有機リンカーを剛体として扱い、MOFの本質的なモジュラリティを生かして問題の次元を小さくする新しいリーマンフローマッチングフレームワークを提案する。 $SE(3)$空間で操作することで、MOFFlowは、これらの剛体コンポーネントのロト-翻訳ダイナミクスを、スケーラブルな方法で効果的にキャプチャする。 実験の結果,MOFFlowは数百個の原子を含むMOF構造を正確に予測し,従来の手法や最先端の機械学習ベースラインよりもはるかに高速であることがわかった。

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