論文の概要: Invariant Tokenization of Crystalline Materials for Language Model Enabled Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00152v1
• Date: Fri, 28 Feb 2025 20:02:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:14:30.146450
• Title: Invariant Tokenization of Crystalline Materials for Language Model Enabled Generation
• Title（参考訳）: 言語モデル生成が可能な結晶材料の不変トークン化
• Authors: Keqiang Yan, Xiner Li, Hongyi Ling, Kenna Ashen, Carl Edwards, Raymundo Arróyave, Marinka Zitnik, Heng Ji, Xiaofeng Qian, Xiaoning Qian, Shuiwang Ji,
• Abstract要約: 鍵となるステップは、3次元結晶構造を1次元配列に変換して言語モデル(LM)で処理することだ。 Mat2Seqは3次元結晶構造を1次元配列に変換し、同じ結晶の異なる数学的記述が単一のユニークなシーケンスで表現されることを保証する。 実験結果から,Mate2Seqは,従来の手法と比較して,結晶構造生成において有望な性能を発揮することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.91073155506277
• License:
• Abstract: We consider the problem of crystal materials generation using language models (LMs). A key step is to convert 3D crystal structures into 1D sequences to be processed by LMs. Prior studies used the crystallographic information framework (CIF) file stream, which fails to ensure SE(3) and periodic invariance and may not lead to unique sequence representations for a given crystal structure. Here, we propose a novel method, known as Mat2Seq, to tackle this challenge. Mat2Seq converts 3D crystal structures into 1D sequences and ensures that different mathematical descriptions of the same crystal are represented in a single unique sequence, thereby provably achieving SE(3) and periodic invariance. Experimental results show that, with language models, Mat2Seq achieves promising performance in crystal structure generation as compared with prior methods.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(LM)を用いた結晶材料生成の問題点を考察する。 重要なステップは、3D結晶構造を1次元配列に変換し、LMで処理することである。 以前の研究では、結晶情報フレームワーク(CIF)ファイルストリームを使用しており、SE(3)と周期的不変性を保証することができず、特定の結晶構造に対してユニークなシーケンス表現を導出しない可能性がある。 本稿では,この課題に対処するため,Mat2Seqと呼ばれる新しい手法を提案する。 Mat2Seqは3次元結晶構造を1次元配列に変換し、同じ結晶の異なる数学的記述が単一のユニークなシーケンスで表現されることを保証する。 実験結果から,Mate2Seqは,従来の手法と比較して,結晶構造生成において有望な性能を発揮することがわかった。

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