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PXRDGen
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新AI框架提高晶体结构预测准确性
研究人员开发了CrystalGRPO，一种用于流基生成模型的新型训练后框架，旨在改进晶体结构预测（CSP）。该框架使用强化学习来优化下游目标恢复，超越了传统的能量奖励。CrystalGRPO集成了MACE预测的能量和基于StructureMatcher的恢复分数，提供两种模式：CrystalGRPO-Q用于优先考虑单次抽取恢复，CrystalGRPO-C通过参考正则化和覆盖感知优势来保留有限预算的目标恢复。在各种数据集和骨干网络上的实…
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新的机器学习框架可从电子衍射数据预测晶体结构
研究人员开发了ED-CSP，一个新颖的机器学习框架，旨在从电子衍射数据预测晶体结构。该框架结合了关系集编码器、置换不变聚合方法和周期流生成器，以准确确定晶格参数和原子坐标。ED-CSP在一个名为ED-CS的新构建的数据集上进行了训练，该数据集包含485万个模拟晶体结构，在保留数据上表现出强大的性能，优于现有的最先进模型。