論文の概要: SymmCD: Symmetry-Preserving Crystal Generation with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03638v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 21:48:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 14:31:23.806167
• Title: SymmCD: Symmetry-Preserving Crystal Generation with Diffusion Models
• Title（参考訳）: SymmCD:拡散モデルによる対称性保存結晶生成
• Authors: Daniel Levy, Siba Smarak Panigrahi, Sékou-Oumar Kaba, Qiang Zhu, Kin Long Kelvin Lee, Mikhail Galkin, Santiago Miret, Siamak Ravanbakhsh,
• Abstract要約: 結晶対称性を生成過程に組み込んだ新しい生成モデルであるSymphCDを提案する。 結晶を2つの成分に分解し,拡散による共同分布を学習する。 The Materials Projectのサブセット上でSymCDの競争性能を示し、現実的な対称性と予測特性を持つ多種多様で有効な結晶を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.39521603857931
• License:
• Abstract: Generating novel crystalline materials has potential to lead to advancements in fields such as electronics, energy storage, and catalysis. The defining characteristic of crystals is their symmetry, which plays a central role in determining their physical properties. However, existing crystal generation methods either fail to generate materials that display the symmetries of real-world crystals, or simply replicate the symmetry information from examples in a database. To address this limitation, we propose SymmCD, a novel diffusion-based generative model that explicitly incorporates crystallographic symmetry into the generative process. We decompose crystals into two components and learn their joint distribution through diffusion: 1) the asymmetric unit, the smallest subset of the crystal which can generate the whole crystal through symmetry transformations, and; 2) the symmetry transformations needed to be applied to each atom in the asymmetric unit. We also use a novel and interpretable representation for these transformations, enabling generalization across different crystallographic symmetry groups. We showcase the competitive performance of SymmCD on a subset of the Materials Project, obtaining diverse and valid crystals with realistic symmetries and predicted properties.
• Abstract（参考訳）: 新規な結晶材料の生成は、エレクトロニクス、エネルギー貯蔵、触媒などの分野の進歩につながる可能性がある。 結晶の定義特性は対称性であり、それらの物性を決定する上で中心的な役割を果たす。 しかし、既存の結晶生成法は、実世界の結晶の対称性を示す物質を生成できないか、データベースの例から得られる対称性情報を単純に複製する。 この制限に対処するために、結晶対称性を生成過程に明示的に組み込む新しい拡散ベース生成モデルであるSymphCDを提案する。 我々は結晶を2つの成分に分解し、拡散を通してそれらの共同分布を学習する。 1)非対称単位、結晶の最小の部分集合で、対称性変換によって結晶全体を生成できる。 2) 非対称単位の各原子に対称性変換を適用する必要がある。 また、これらの変換に対して新しく解釈可能な表現を用い、異なる結晶対称性群をまたいだ一般化を可能にした。 The Materials Projectのサブセット上でSymCDの競争性能を示し、現実的な対称性と予測特性を持つ多種多様で有効な結晶を得る。

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