論文の概要: Inverse Design of Inorganic Compounds with Generative AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.11827v1
• Date: Sat, 11 Apr 2026 16:37:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-15 19:11:32.006786
• Title: Inverse Design of Inorganic Compounds with Generative AI
• Title（参考訳）: 生成AIを用いた無機化合物の逆設計
• Authors: Hannes Kneiding, Lucía Morán-González, Nishamol Kuriakose, Ainara Nova, David Balcells,
• Abstract要約: ジェネレーティブAIは、逆設計を可能にすることを目的として、複合対プロパティ予測パラダイムをプロパティ対コモンジェネレーションに逆転させる。 このレビューは、分子から結晶まで幅広いシステムを考慮して、これらの課題がどのように対処されたかを分析する。 この分析は、無機化合物の完全複雑性に対処するデータ表現モデルパイプラインに対して、生成AIメソッドがどのように進化したかに焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning is revolutionizing chemistry. Beyond the value of predictive models accelerating virtual screening, generative AI aims at enabling inverse design, reversing the compound-to-property prediction paradigm into property-to-compound generation. Chemists now have access to a rich AI toolbox for organic chemistry, including drug discovery. However, the application of these methods to inorganic compounds remains limited by the challenges posed by their intrinsic nature. This Review analyzes how these challenges have been addressed, considering widely diverse systems ranging from molecules to crystals, including transition metal complexes and microporous materials. The analysis focuses on how generative AI methods have evolved towards data-representation-model pipelines that address the full complexity of inorganic compounds, including their chemical composition, geometry, symmetry, and electronic structure. Future directions, like benchmark standardization and the development of synthesizability metrics, are also discussed.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は化学に革命をもたらす。 仮想スクリーニングを加速する予測モデルの価値に加えて、生成AIは逆設計を可能にし、複合からプロパティへの予測パラダイムをプロパティ・ツー・コモン・ジェネレーションに変換することを目指している。 化学者は、薬物発見を含む有機化学のための豊富なAIツールボックスにアクセスできるようになった。 しかし、これらの手法の無機化合物への応用は、本質的な性質から生じる課題によって制限されている。 このレビューは、遷移金属錯体やミクロ多孔質材料を含む分子から結晶まで幅広い多様なシステムを考えることで、これらの課題にどのように対処されたかを分析する。 この分析は、生成AI手法が、化学組成、幾何学、対称性、電子構造を含む無機化合物の完全な複雑さに対処するデータ表現モデルパイプラインにどのように進化したかに焦点を当てている。 ベンチマーク標準化や合成可能性指標の開発など、今後の方向性についても論じている。

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