計算機科学：無機材料設計のための生成モデル

所望の特性を持つ機能性材料の設計は、エネルギー貯蔵、触媒反応、炭素回収などの分野における技術的進歩を推進するのに不可欠である。生成モデルは、所望の特性制約を満たす新材料を直接生成することによって材料設計を加速させるが、現行の方法は、安定な結晶構造を提案できる確率が低い、もしくは特性制約のうち限られた組み合わせしか満たすことができない。今回我々は、周期表全体にわたって安定かつ多様な無機材料を生成し、さらに事後学習することによって広範な特性制約に向けて生成を誘導できるモデル、MatterGenを提示する。これまでの生成モデルと比較すると、MatterGenが生成した構造は、新規で安定である確率が2倍以上高く、局所エネルギー極小値に10倍以上近い。さらにMatterGenは、事後学習することによって、所望の元素系、対称性、機械的特性、電子的特性、磁気的特性を有する安定な新材料の生成に成功した。概念実証として、生成された構造の1つを合成してその特性値を測定したところ、その値は目標値の20％以内であった。我々は、生成された材料の品質とMatterGenの能力の幅広さが、材料設計の基盤となる生成モデルの創成に向けての重要な進歩を表していると考える。

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