論文の概要: Materium: An Autoregressive Approach for Material Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.07486v1
• Date: Mon, 08 Dec 2025 12:14:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-09 22:03:54.877458
• Title: Materium: An Autoregressive Approach for Material Generation
• Title（参考訳）: Materium: 材料生成における自己回帰的アプローチ
• Authors: Niklas Dobberstein, Jan Hamaekers,
• Abstract要約: マテリウム(Materium)は、結晶構造を生成するための自己回帰変換器である。 原子を正確な分数座標に配置し、高速でスケーラブルな生成を可能にする。 モデルは1つのGPUで数時間でトレーニングできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present Materium: an autoregressive transformer for generating crystal structures that converts 3D material representations into token sequences. These sequences include elements with oxidation states, fractional coordinates and lattice parameters. Unlike diffusion approaches, which refine atomic positions iteratively through many denoising steps, Materium places atoms at precise fractional coordinates, enabling fast, scalable generation. With this design, the model can be trained in a few hours on a single GPU and generate samples much faster on GPUs and CPUs than diffusion-based approaches. The model was trained and evaluated using multiple properties as conditions, including fundamental properties, such as density and space group, as well as more practical targets, such as band gap and magnetic density. In both single and combined conditions, the model performs consistently well, producing candidates that align with the requested inputs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、3次元材料表現をトークン配列に変換する結晶構造を生成する自動回帰変換器Materiumを提案する。 これらの配列は酸化状態、分数座標、格子パラメータを持つ要素を含む。 多くの段階で原子の位置を反復的に洗練する拡散法とは異なり、マテリウムは原子を正確な分数座標に配置し、高速でスケーラブルな生成を可能にする。 この設計では、モデルを1つのGPU上で数時間でトレーニングし、拡散ベースのアプローチよりもGPUやCPU上でサンプルを生成することができる。 このモデルは、密度や空間群といった基本的な性質や、バンドギャップや磁気密度といったより実用的な目標を含む条件として、複数の特性を用いて訓練され、評価された。 単一条件と結合条件の両方において、モデルは一貫して良好に動作し、要求された入力と整合する候補を生成する。

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