論文の概要: PLaID++: A Preference Aligned Language Model for Targeted Inorganic Materials Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.07150v1
• Date: Mon, 08 Sep 2025 18:57:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-10 14:38:27.091272
• Title: PLaID++: A Preference Aligned Language Model for Targeted Inorganic Materials Design
• Title（参考訳）: PLaID++: ターゲットとする無機材料設計のための言語モデル
• Authors: Andy Xu, Rohan Desai, Larry Wang, Gabriel Hope, Ethan Ritz,
• Abstract要約: PLaID++(Large Language Model, LLM)は, 安定かつ特性誘導された結晶生成のために微調整された言語モデルである。 Wyckoffベースの新しいテキスト表現を用いてQwen-2.5 7Bを微調整して結晶構造を生成する。 対称性の制約を直接テキストにエンコードすることで、PLaID++は熱力学的に安定で、ユニークで、新規な構造を以前の方法よりも$sim$50%高い速度で生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1408690282236036
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Discovering novel materials is critical for technological advancements such as solar cells, batteries, and carbon capture. However, the development of new materials is constrained by a slow and expensive trial-and-error process. To accelerate this pipeline, we introduce PLaID++, a Large Language Model (LLM) fine-tuned for stable and property-guided crystal generation. We fine-tune Qwen-2.5 7B to generate crystal structures using a novel Wyckoff-based text representation. We show that generation can be effectively guided with a reinforcement learning technique based on Direct Preference Optimization (DPO), with sampled structures categorized by their stability, novelty, and space group. By encoding symmetry constraints directly into text and guiding model outputs towards desirable chemical space, PLaID++ generates structures that are thermodynamically stable, unique, and novel at a $\sim$50\% greater rate than prior methods and conditionally generates structures with desired space group properties. Our experiments highlight the effectiveness of iterative DPO, achieving $\sim$115\% and $\sim$50\% improvements in unconditional and space group conditioned generation, respectively, compared to fine-tuning alone. Our work demonstrates the potential of adapting post-training techniques from natural language processing to materials design, paving the way for targeted and efficient discovery of novel materials.
• Abstract（参考訳）: 新規素材の発見は、太陽電池、電池、炭素捕獲などの技術進歩に不可欠である。 しかし、新しい材料の開発は遅くて高価な試行錯誤プロセスによって制約されている。 このパイプラインを高速化するために、安定かつ特性誘導された結晶生成のために微調整されたLarge Language Model (LLM) であるPLaID++を導入する。 Wyckoffベースの新しいテキスト表現を用いてQwen-2.5 7Bを微調整して結晶構造を生成する。 提案手法は, 直接選好最適化(DPO)に基づく強化学習手法を用いて, その安定性, 新規性, 空間群によって分類されたサンプル構造を効果的に導出できることを示す。 対称性の制約を直接テキストにエンコードし、望ましい化学空間に向けてモデル出力を導くことで、PLaID++は熱力学的に安定で、ユニークで、新規な構造を以前の手法よりも$$$50\%高い速度で生成し、所望の空間群の性質を持つ構造を生成する。 実験では,未条件条件および空間群条件付き生成における$\sim$115\%および$\sim$50\%の改善を,微調整単独に比べ,反復的DPOの有効性を強調した。 本研究は, 自然言語処理から材料設計へのポストトレーニング技術の適用の可能性を示し, 新規素材の標的的かつ効率的な発見への道を開くものである。

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