論文の概要: Orbitol: Crystal Generation on Wyckoff Orbits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.30086v1
• Date: Wed, 21 Oct 2026 17:33:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-23 00:40:06.460393
• Title: Orbitol: Crystal Generation on Wyckoff Orbits
• Title（参考訳）: Orbitol: Wyckoff軌道上での結晶生成
• Abstract要約: 我々は、原子トークンをWyckoff-orbitトークンに置き換える結晶拡散変換器上に構築された結晶生成器Orbitolを提案する。 空間群とワイコフ位置の集合が与えられたとき、オービトールは互換格子とともに各軌道の原子型と自由座標を生成する。 対称性を認識したベースラインよりも2～3桁高速な構造を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.006387041495937
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative models propose crystalline materials by learning composition and geometry, but unconditional sampling gives no direct control over the space group, which constrains whether responses such as piezoelectricity are symmetry-allowed. We present Orbitol, a crystal generator built on the Crystalite diffusion Transformer that replaces atom tokens with Wyckoff-orbit tokens. Given a space group and a collection of occupied Wyckoff positions, Orbitol generates the atom type and free coordinates of each orbit together with a compatible lattice, so every valid structure is invariant under the operations of the requested group. It generates structures two to three orders of magnitude faster than the symmetry-aware baselines at the evaluated settings. On MP-20, 13.8% of Orbitol's attempts yielded stable or metastable, unique and novel structures that retained the requested space group after relaxation, compared with 10.8% for SGFM, the next best model. We also introduce SPARC, a score that combines retention of the raw detected space group with agreement between the retained-group and training distributions. Finally, we used Orbitol to generate candidates in piezoelectric crystal classes. Of the structures selected by internal screening, 89% passed our density functional theory checks, and 79% also matched no Materials Project or Alexandria entry with the same space group. Their median figure of merit was nine times that of the piezoelectric materials computed in the Materials Project, and 24% of the new candidates ranked in that set's top 10%.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルは組成と幾何学を学習することで結晶材料を提案するが、非条件サンプリングは、圧電性のような応答が対称性を許容するかどうかを制約する空間群を直接制御しない。 我々は、原子トークンをWyckoff-orbitトークンに置き換える結晶拡散変換器上に構築された結晶生成器Orbitolを提案する。 空間群とワイコフ位置の集合が与えられたとき、オービトールは各軌道の原子型と自由座標を互換格子と共に生成するので、全ての有効な構造は要求された群の操作の下で不変である。 評価された設定において、対称性を認識したベースラインよりも2～3桁高速な構造を生成する。 MP-20では、オルビトールの試行の13.8%が安定または準安定で、緩和後に要求された空間群を保持する新しい構造を産み出しており、次の最良のモデルであるSGFMは10.8%であった。 また、生検出空間群の保持と、保持群とトレーニング分布との一致を組み合わせたスコアであるSPARCも導入する。 最後に,Orbitolを用いて圧電結晶クラスの候補を作成した。 内部スクリーニングによって選択された構造のうち、89%が我々の密度汎関数理論チェックをパスし、79%が同じ空間群を持つ材料プロジェクトやアレクサンドリアのエントリーと一致しなかった。 彼らの業績の中央値は、材料計画で計算された圧電材料の9倍であり、新しい候補者の24%は、このセットの上位10%にランクインした。

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