論文の概要: CrySPAI: A new Crystal Structure Prediction Software Based on Artificial Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15838v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 07:53:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:55:03.956610
• Title: CrySPAI: A new Crystal Structure Prediction Software Based on Artificial Intelligence
• Title（参考訳）: CrySPAI:人工知能に基づく新しい結晶構造予測ソフトウェア
• Authors: Zongguo Wang, Ziyi Chen, Yang Yuan, Yangang Wang,
• Abstract要約: 本稿では, 無機材料のエネルギー的安定な結晶構造を予測するために, 人工知能(AI)を用いた結晶構造予測パッケージCrySPAIを提案する。 このソフトウェアは、3つの重要なモジュールで構成されており、結晶構造の構成を探索する進化最適化アルゴリズム(EOA)、正確なエネルギー値を提供する密度汎関数理論(DFT)、結晶構造と対応するエネルギーの関係を学習するディープニューラルネットワーク(DNN)である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.986318006059566
• License:
• Abstract: Crystal structure predictions based on the combination of first-principles calculations and machine learning have achieved significant success in materials science. However, most of these approaches are limited to predicting specific systems, which hinders their application to unknown or unexplored domains. In this paper, we present CrySPAI, a crystal structure prediction package developed using artificial intelligence (AI) to predict energetically stable crystal structures of inorganic materials given their chemical compositions. The software consists of three key modules, an evolutionary optimization algorithm (EOA) that searches for all possible crystal structure configurations, density functional theory (DFT) that provides the accurate energy values for these structures, and a deep neural network (DNN) that learns the relationship between crystal structures and their corresponding energies. To optimize the process across these modules, a distributed framework is implemented to parallelize tasks, and an automated workflow has been integrated into CrySPAI for seamless execution. This paper reports the development and implementation of AI AI-based CrySPAI Crystal Prediction Software tool and its unique features.
• Abstract（参考訳）: 第一原理計算と機械学習の組み合わせによる結晶構造予測は材料科学において大きな成功を収めた。 しかし、これらのアプローチのほとんどは特定のシステムの予測に限られており、未知または未探索のドメインへの適用を妨げる。 本稿では, 無機材料の化学組成からエネルギー的に安定な結晶構造を予測するために, 人工知能(AI)を用いた結晶構造予測パッケージCrySPAIを提案する。 このソフトウェアは、3つの重要なモジュールから構成されており、結晶構造の構成を探索する進化最適化アルゴリズム(EOA)、これらの構造に対して正確なエネルギー値を提供する密度汎関数理論(DFT)、結晶構造と対応するエネルギーの関係を学習するディープニューラルネットワーク(DNN)である。 これらのモジュール間のプロセスを最適化するために、タスクの並列化のために分散フレームワークが実装され、シームレスな実行のために自動化されたワークフローがCrySPAIに統合された。 本稿では,AIを用いたCrySPAI Crystal Prediction Softwareツールの開発と実装とその特徴について報告する。

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