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Official implementation of MatterGen -- a generative model for inorganic materials design across the periodic table that can be fine-tuned to steer the generation towards a wide range of property constraints.

What it solves

MatterGen は、無機材料の発見と設計を自動化するために設計されています。従来、特定の特性（磁気密度やバンドギャップなど）を持つ新材料の探索は、時間がかかる試行錯誤のプロセスでした。MatterGen は、研究者が周期表全体にわたって特定の特性制約を満たすようにカスタマイズされた新しい結晶構造を生成することを可能にします。

How it works

MatterGen は生成式拡散モデルです。它可以、主に 2 つの方法で使用できます：

  1. Unconditional Generation: プリトレーニングされたベースモデルからサンプリングを行い、特定の制約なしに新しい材料を生成します。

  2. Property-Conditioned Generation: ベースモデルを微調整することで、特定の特性（磁気密度、体積弾性率、または特定の化学系）に一致する材料を生成するように誘導できます。classifier-free diffusion guidance を使用して、ターゲットプロパティへの忠実度と、生成サンプルの多様性とリアリズムのバランスを調整します。

Who it’s for

このツールは、主に材料科学者、化学者、および計算物理学者を、特定の物理的または化学的特性を持つ新しい無機結晶を設計する必要がある人々を対象としています。

Highlights

  • Multi-Property Conditioning: 1 つまたは複数のターゲットプロパティに基づいて、同時に複数の特性を持つ材料を生成する能力（例：化学系と energy above hull を組み合わせる）。

  • Pre-trained Models: バンドギャップ、磁気密度、空間群など、さまざまな特性のための複数の checkpoint を提供します。

  • Integrated Evaluation: MatterSim のような機械学習力場を使用して、 生成された構造の安定性、新規性、およびユニークネスを評価するためのツールが含まれています。

  • Flexible Training: MP-20 データセットを使用して、ゼロからのトレーニング、および adapter を使用した特定の特性のための微調整が可能です。