論文の概要: polyGen: A Learning Framework for Atomic-level Polymer Structure Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17656v1
- Date: Thu, 24 Apr 2025 15:26:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.433837
- Title: polyGen: A Learning Framework for Atomic-level Polymer Structure Generation
- Title（参考訳）: PolyGen: 原子レベル高分子構造生成のための学習フレームワーク
- Authors: Ayush Jain, Rampi Ramprasad,
- Abstract要約: 最小限の入力から現実的なポリマー構造を生成するために設計された,最初の潜伏拡散モデルであるpolyGenを紹介する。
PolyGenは、線形鎖と複雑な分岐構造の両方の多彩なコンフォメーションを効果的に生成するが、その性能は高い原子数で繰り返し単位を扱う際に低下する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.6516580885528835
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Synthetic polymeric materials underpin fundamental technologies in the energy, electronics, consumer goods, and medical sectors, yet their development still suffers from prolonged design timelines. Although polymer informatics tools have supported speedup, polymer simulation protocols continue to face significant challenges: on-demand generation of realistic 3D atomic structures that respect the conformational diversity of polymer structures. Generative algorithms for 3D structures of inorganic crystals, bio-polymers, and small molecules exist, but have not addressed synthetic polymers. In this work, we introduce polyGen, the first latent diffusion model designed specifically to generate realistic polymer structures from minimal inputs such as the repeat unit chemistry alone, leveraging a molecular encoding that captures polymer connectivity throughout the architecture. Due to a scarce dataset of only 3855 DFT-optimized polymer structures, we augment our training with DFT-optimized molecular structures, showing improvement in joint learning between similar chemical structures. We also establish structure matching criteria to benchmark our approach on this novel problem. polyGen effectively generates diverse conformations of both linear chains and complex branched structures, though its performance decreases when handling repeat units with a high atom count. Given these initial results, polyGen represents a paradigm shift in atomic-level structure generation for polymer science-the first proof-of-concept for predicting realistic atomic-level polymer conformations while accounting for their intrinsic structural flexibility.
- Abstract（参考訳）: 合成高分子材料は、エネルギー、エレクトロニクス、消費者製品、医療分野の基本的な技術を支えるが、その開発は長い設計スケジュールに悩まされている。
高分子情報化ツールはスピードアップをサポートしてきたが、高分子シミュレーションプロトコルは重要な課題に直面している: ポリマー構造の多様性を尊重する現実的な3D原子構造をオンデマンドで生成する。
無機結晶, 生体高分子, 小分子の3次元構造生成アルゴリズムは存在するが, 合成ポリマーには対応していない。
本稿では, 繰り返し単位化学のような最小限の入力から現実的なポリマー構造を生成するために設計された, 最初の潜伏拡散モデルであるpolyGenを紹介する。
わずか3855DFT最適化ポリマー構造のデータセットが不足しているため、DFT最適化分子構造を用いたトレーニングを増強し、類似の化学構造間の共同学習の改善を示した。
また、この新たな問題に対するアプローチをベンチマークするために、構造整合基準を確立する。
PolyGenは、線形鎖と複雑な分岐構造の両方の多彩なコンフォメーションを効果的に生成するが、その性能は高い原子数で繰り返し単位を扱う際に低下する。
これらの最初の結果から、ポリゲンは、本質的な構造的柔軟性を考慮しつつ、現実的な原子レベルのポリマー配座を予測するための最初の概念実証である、高分子科学のための原子レベルの構造生成のパラダイムシフトを表す。
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