論文の概要: SLayerGen: a Crystal Generative Model for all Space and Layer Groups

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.08262v1
• Date: Thu, 07 May 2026 23:30:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:49.510779
• Title: SLayerGen: a Crystal Generative Model for all Space and Layer Groups
• Title（参考訳）: SLayerGen: すべての空間および層群の結晶生成モデル
• Authors: Rees Chang, Andrew Novick, Ryan P Adams, Elif Ertekin,
• Abstract要約: SLayerGenは、任意の空間または層群に不変と制約された結晶を生成する生成モデルである。 二周期材料のド・ノボ生成において、SLayerGenはバルク結晶生成モデルよりも一貫した性能向上を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.690775211224242
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Crystal generative models have shown rapid progress for accelerating the discovery of bulk, periodic materials. However, many material systems such as 2D superconductors, thin film semiconductors, and catalytic surfaces are diperiodic, i.e., aperiodic along one of the lattice directions. These systems are invariant under the layer groups, which are known to influence materials properties yet not considered by existing models. In this paper, we propose SLayerGen, a generative model that produces crystals constrained to be invariant to any space or layer group. SLayerGen consists of coarse-to-fine discrete autoregressive lattice generation; transformer-based autoregressive sampling of Wyckoff positions, elements, and numbers of symmetrically unique atoms; and space or layer group equivariant diffusion of atomic coordinates. For the diffusion component, we corrected an inconsistency in the loss from prior work arising from hexagonal groups being non-orthogonal in fractional coordinates. To facilitate progress in generative modeling of diperiodic materials, we assembled and filtered datasets of monolayers and bilayers, propose relevant evaluation metrics, and developed novel representations for layer group symmetries. For de novo generation of diperiodic materials, SLayerGen achieves consistent performance gains over bulk crystal generative models and is competitive when training jointly on bulk and diperiodic materials.
• Abstract（参考訳）: 結晶生成モデルは、バルク周期性物質の発見を加速するために急速に進歩している。 しかし、2D超伝導体、薄膜半導体、触媒表面などの多くの物質系は二周期的、すなわち格子方向の1つに沿って非周期的である。 これらの系は層群の下で不変であり、既存のモデルでは考慮されていない材料特性に影響を与えることが知られている。 本稿では,任意の空間や層群に不変と制約された結晶を生成する生成モデルであるSLayerGenを提案する。 SLayerGenは粗から細まで離散的な自己回帰格子生成、ワイコフ位置、元素、対称的に一意な原子の数、および原子座標の空間または層群同変拡散のトランスフォーマーに基づく自己回帰サンプリングで構成されている。 拡散成分については, 六角形群から生じる先行作業の損失が, 分数座標では非直交的な不整合を補正した。 二周期材料の生成モデリングの進展を促進するため, 単層および二層構造のデータセットを収集, フィルタし, 関連する評価指標を提案し, 層群対称性の新しい表現法を開発した。 双周期材料のド・ノボ生成において,SLayerGenはバルク結晶生成モデルよりも一貫した性能向上を実現し,バルクおよび二周期材料を共同でトレーニングする際に競争力を発揮する。

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