面向晶体材料生成的矢量场导向扩散模型
材料科学
2024-01-12 v1 人工智能
机器学习
摘要
发现具有特定化学性质的晶体结构已成为材料科学中日益重要的焦点。然而，当前模型在生成新晶格方面的能力有限，因为它们仅考虑原子位置或化学成分。为解决此问题，我们提出了一种概率扩散模型，该模型利用几何等变GNN来联合考虑原子位置和晶格。为了评估我们模型的有效性，我们引入了一种受Fréchet Inception Distance启发的新生成指标，但该指标基于GNN能量预测而非计算机视觉中使用的InceptionV3。除了常用的指标（如评估结构合理性的有效性）外，这一新指标为我们模型的能力提供了更全面的评估。我们在现有基准上的实验表明了我们扩散模型的重要性。我们还展示了我们的方法能够有效学习有意义的表示。
引用
@article{arxiv.2401.05402,
title = {Vector Field Oriented Diffusion Model for Crystal Material Generation},
author = {Astrid Klipfel and Yaël Fregier and Adlane Sayede and Zied Bouraoui},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.05402},
year = {2024}
}