Guided Diffusion for the Discovery of New Superconductors
Pawan Prakash, Jason B. Gibson, Zhongwei Li, Gabriele Di Gianluca, Juan Esquivel, Eric Fuemmeler, Benjamin Geisler, Jung Soo Kim, Adrian Roitberg, Ellad B. Tadmor, Mingjie Liu, Stefano Martiniani, Gregory R. Stewart, James J. Hamlin, Peter J. Hirschfeld, Richard G. Hennig
具有特定所需性能的材料的反向设计,如高温超导性,由于化学和结构空间的广阔,代表了材料科学的艰巨挑战。 我们提出了一个引导扩散框架,以加速发现新型超导体。 DiffCSP基础模型在亚历山大数据库(Alexandria Database)上预训练,并在7,183台具有第一原理派生标签的超导体上进行微调。 使用分类器免费指导,我们抽样了200,000个结构,这导致了34027个独特的候选人。 一个多阶段筛选过程,结合机器学习和密度功能理论(DFT)计算来评估稳定性和电子属性,确定了773名具有DFT计算 T_c>5 K 的候选者。 值得注意的是,我们的生成模型展示了有效的属性驱动设计。 我们的计算结果是根据作为这项工作的一部分进行的实验合成和表征验证的,这突出了稀疏图表化学中的挑战。 这种端到端工作流程加速了超导体的发现,同时强调了预测和合成实验可实现材料的挑战。
The inverse design of materials with specific desired properties, such as high-temperature superconductivity, represents a formidable challenge in materials science due to the vastness of chemical and structural space. We present a guided diffusion framework to accelerate the discovery of novel superconductors. A DiffCSP foundation model is pretrained on the Alexandria Database and fine-tuned on 7,183 superconductors with first principles derived labels. Employing classifier-free guidance, we sa...