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English(EN) Riemannian Flow Models with Reinforcement Learning for Molecular Crystal Structure Prediction

新的生成模型 CG-OMatG 推进了分子晶体结构预测

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种名为粗粒度开放材料生成 (CG-OMatG) 的新生成模型，以应对预测分子晶体结构的挑战。该模型采用基于黎曼流的等变方法和分层表示，将分子视为刚体并预测其位置、方向和晶格参数。CG-OMatG 在开放分子晶体 (OMC25) 和剑桥结构数据库 (CSD) 上进行训练，并使用强化学习进行进一步优化以生成低能量结构。该模型在晶体结构预测基准测试中得到了验证，有望加速材料发现。 AI

影响 这项研究通过提高多晶型筛选的效率，有可能加速新型有机固态材料的发现。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Thomas Egg, Harry Winston Sullivan, Maya M. Martirossyan, Philipp H\"ollmer, Cheng Zeng, Adrian Roitberg, Mingjie Liu, Richard Hennig, Sapna Sarupria, Ellad B. Tadmor, Stefano Martiniani ·

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