論文の概要: A Materials Foundation Model via Hybrid Invariant-Equivariant Architectures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05771v1
- Date: Tue, 25 Feb 2025 18:01:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-16 09:17:21.247397
- Title: A Materials Foundation Model via Hybrid Invariant-Equivariant Architectures
- Title（参考訳）: ハイブリッド不変同変アーキテクチャによる材料基礎モデル
- Authors: Keqiang Yan, Montgomery Bohde, Andrii Kryvenko, Ziyu Xiang, Kaiji Zhao, Siya Zhu, Saagar Kolachina, Doğuhan Sarıtürk, Jianwen Xie, Raymundo Arroyave, Xiaoning Qian, Xiaofeng Qian, Shuiwang Ji,
- Abstract要約: HIENetは、不変層と同変層の両方を統合するハイブリッド不変・同変基盤モデルである。
HIENetの有効性と有効性を示すため,共通ベンチマークと下流材料発見タスクの結果が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.273077346444886
- License:
- Abstract: Materials foundation models can predict energy, force, and stress of materials and enable a wide range of downstream discovery tasks. A key design choice involves the trade-off between invariant and equivariant architectures. Invariant models offer computational efficiency but may not perform well when predicting high-order outputs. In contrast, equivariant models can capture high-order symmetries, but are computationally expensive. In this work, we propose HIENet, a hybrid invariant-equivariant foundation model that integrates both invariant and equivariant message passing layers. HIENet is designed to achieve superior performance with considerable computational speedups over prior models. Experimental results on both common benchmarks and downstream materials discovery tasks demonstrate the efficiency and effectiveness of HIENet.
- Abstract（参考訳）: 材料基盤モデルは、材料のエネルギー、力、ストレスを予測し、幅広い下流発見タスクを可能にする。
重要な設計選択は、不変アーキテクチャと同変アーキテクチャのトレードオフである。
不変モデルは計算効率を提供するが、高次出力を予測する際にはうまく機能しない可能性がある。
対照的に、同変モデルは高次対称性を捉えることができるが、計算コストが高い。
本研究では,HIENetを提案する。HIENetは,不変なメッセージパッシング層と等価なメッセージパッシング層を統合した,ハイブリッドな不変・等価な基盤モデルである。
HIENetは、以前のモデルよりも相当な計算スピードアップで優れた性能を達成するように設計されている。
HIENetの有効性と有効性を示す共通ベンチマークと下流材料発見タスクの実験結果を得た。
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