論文の概要: Continuous Uniqueness and Novelty Metrics for Generative Modeling of Inorganic Crystals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.12405v1
• Date: Tue, 14 Oct 2025 11:38:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-15 19:02:32.296967
• Title: Continuous Uniqueness and Novelty Metrics for Generative Modeling of Inorganic Crystals
• Title（参考訳）: 無機結晶の創成モデリングのための連続的特異性と新規度
• Authors: Masahiro Negishi, Hyunsoo Park, Kinga O. Mastej, Aron Walsh,
• Abstract要約: 生産的な人工知能モデルが開発され、機能性物質の大きな化学空間を効率的にサンプリングすることができる。 これらは典型的には、選択された結晶距離関数に依存する特異性と新規性メトリクスを用いて評価される。 本稿では,これらの制約を理論的に克服する特異性と新規性を評価するために2つの連続距離関数を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.944242352670708
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: To address pressing scientific challenges such as climate change, increasingly sophisticated generative artificial intelligence models are being developed that can efficiently sample the large chemical space of possible functional materials. These models can quickly sample new chemical compositions paired with crystal structures. They are typically evaluated using uniqueness and novelty metrics, which depend on a chosen crystal distance function. However, the most prevalent distance function has four limitations: it fails to quantify the degree of similarity between compounds, cannot distinguish compositional difference and structural difference, lacks Lipschitz continuity against shifts in atomic coordinates, and results in a uniqueness metric that is not invariant against the permutation of generated samples. In this work, we propose using two continuous distance functions to evaluate uniqueness and novelty, which theoretically overcome these limitations. Our experiments show that these distances reveal insights missed by traditional distance functions, providing a more reliable basis for evaluating and comparing generative models for inorganic crystals.
• Abstract（参考訳）: 気候変動などの科学的な課題に対処するため、機能性物質の大きな化学空間を効率的にサンプリングできる、より洗練された生成人工知能モデルが開発されている。 これらのモデルは、結晶構造と組み合わせた新しい化学組成を素早くサンプリングすることができる。 これらは典型的には、選択された結晶距離関数に依存する特異性と新規性メトリクスを用いて評価される。 しかし、最も一般的な距離関数には4つの制限がある: 化合物間の類似度の定量化に失敗し、組成差と構造差の区別ができず、原子座標のシフトに対するリプシッツ連続性が欠如し、生成されたサンプルの置換に対して不変でない一意性計量が得られる。 本研究では,2つの連続距離関数を用いて,これらの制約を理論的に克服する特異性と新規性を評価することを提案する。 実験の結果, これらの距離は, 従来の距離関数に欠落した知見を示し, 無機結晶の生成モデルの評価と比較を行う上で, より信頼性の高い基盤となることがわかった。

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