論文の概要: A Periodic Bayesian Flow for Material Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02016v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 05:07:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:02:45.682931
• Title: A Periodic Bayesian Flow for Material Generation
• Title（参考訳）: 物質生成のための周期的ベイズ流
• Authors: Hanlin Wu, Yuxuan Song, Jingjing Gong, Ziyao Cao, Yawen Ouyang, Jianbing Zhang, Hao Zhou, Wei-Ying Ma, Jingjing Liu,
• Abstract要約: 周期的ベイズ流の提案による新しい結晶生成法であるCrysBFNを紹介する。 周期的ベイズ流の概念を実現するために、CrysBFNは新しいエントロピー条件機構を統合する。 CrysBFNの結晶生成と結晶構造予測の両方に関する実験は、CrysBFNの優位性を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.62877413439857
• License:
• Abstract: Generative modeling of crystal data distribution is an important yet challenging task due to the unique periodic physical symmetry of crystals. Diffusion-based methods have shown early promise in modeling crystal distribution. More recently, Bayesian Flow Networks were introduced to aggregate noisy latent variables, resulting in a variance-reduced parameter space that has been shown to be advantageous for modeling Euclidean data distributions with structural constraints (Song et al., 2023). Inspired by this, we seek to unlock its potential for modeling variables located in non-Euclidean manifolds e.g. those within crystal structures, by overcoming challenging theoretical issues. We introduce CrysBFN, a novel crystal generation method by proposing a periodic Bayesian flow, which essentially differs from the original Gaussian-based BFN by exhibiting non-monotonic entropy dynamics. To successfully realize the concept of periodic Bayesian flow, CrysBFN integrates a new entropy conditioning mechanism and empirically demonstrates its significance compared to time-conditioning. Extensive experiments over both crystal ab initio generation and crystal structure prediction tasks demonstrate the superiority of CrysBFN, which consistently achieves new state-of-the-art on all benchmarks. Surprisingly, we found that CrysBFN enjoys a significant improvement in sampling efficiency, e.g., ~100x speedup 10 v.s. 2000 steps network forwards) compared with previous diffusion-based methods on MP-20 dataset. Code is available at https://github.com/wu-han-lin/CrysBFN.
• Abstract（参考訳）: 結晶データ分布の生成モデリングは、結晶のユニークな周期的物理対称性のために重要な課題であるが、難しい課題である。 拡散に基づく手法は結晶分布のモデル化において早期に有望であることが示されている。 最近では、ベイジアンフローネットワーク(英語版)(Bayesian Flow Networks)を導入し、構造制約付きユークリッドデータ分布のモデル化に有利であることが示されている(Song et al , 2023)。 このことに着想を得た我々は、非ユークリッド多様体(例えば結晶構造内の変数)のモデリング変数に対するポテンシャルを、挑戦的な理論的問題を克服して解こうとしている。 CrysBFNは,非単調エントロピーダイナミクスを示すことで,ガウス系BFNと本質的に異なる周期的ベイズ流を提案し,新しい結晶生成法である。 周期的ベイズ流の概念を実現するために、CrysBFNは新しいエントロピー条件機構を統合し、時間条件と比較してその重要性を実証的に示す。 結晶ab初期生成と結晶構造予測の両タスクに関する広範な実験は、CrysBFNの優位性を証明している。 驚いたことに、CrysBFNは、MP-20データセット上の従来の拡散に基づく手法と比較してサンプリング効率(例えば、100倍のスピードアップ10 v.s. 2000 ステップのネットワークフォワード)が大幅に向上していることがわかりました。 コードはhttps://github.com/wu-han-lin/CrysBFN.comで入手できる。

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