CrystalFramer：重新思考 SE(3)-不变晶体结构建模中坐标系的作用
机器学习
2025-03-05 v1 材料科学
计算物理
摘要
使用图神经网络进行晶体结构建模对于材料信息学中的各种应用至关重要，而捕获 SE(3)-不变的几何特征是这些网络的基本要求。一种直接的方法是通过与结构对齐的坐标系（即“坐标系”）对方向标准化结构进行建模。然而，与分子不同，由于晶体结构具有无限性和高度对称性，确定其坐标系具有挑战性。特别是，现有方法为每个结构依赖一个静态固定的坐标系，该坐标系仅由其结构信息决定，而不考虑所面对的任务。在此，我们重新思考坐标系的作用，质疑这种与结构的简单对齐是否足够，并提出了动态坐标系的概念。在适应晶体无限和对称特性的同时，这些坐标系为每个原子提供了其局部环境的动态视图，聚焦于主动相互作用的原子。我们通过在最近基于 Transformer 的晶体编码器中利用注意力机制来展示这一概念，产生了一种名为 CrystalFramer 的新架构。大量实验表明，CrystalFramer 在各种晶体性质预测任务中优于传统坐标系和现有的晶体编码器。
引用
@article{arxiv.2503.02209,
title = {CrystalFramer: Rethinking the Role of Frames for SE(3)-Invariant Crystal Structure Modeling},
author = {Yusei Ito and Tatsunori Taniai and Ryo Igarashi and Yoshitaka Ushiku and Kanta Ono},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.02209},
year = {2025}
}
备注
12 main pages, 3 main figures, and 4 main tables. Published as a conference paper at ICLR 2025. This version moves some appendices into the main text. For more information, see https://omron-sinicx.github.io/crystalframer/