穩(wěn)定性材料生成效率提升300%！Meta FAIR發(fā)布材料生成模型FlowLLM，數(shù)據(jù)集覆蓋超4.5w種材料

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原標(biāo)題：穩(wěn)定性材料生成效率提升300%！Meta FAIR發(fā)布材料生成模型FlowLLM，數(shù)據(jù)集覆蓋超4.5w種材料
關(guān)鍵字：模型,材料,解讀,晶體,數(shù)據(jù)
文章來源：HyperAI超神經(jīng)
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作者：李姝
編輯：李寶珠
Meta FAIR 實驗室聯(lián)合阿姆斯特丹大學(xué)發(fā)布材料生成模型 FlowLLM，在生成穩(wěn)定材料的效率上比以往模型提升了 300% 以上，生成 S.U.N. 材料的效率也提高了約 50%。晶體材料是一類具有規(guī)則排列的原子、離子或分子結(jié)構(gòu)的材料，在工業(yè)和科技領(lǐng)域中扮演著重要角色。
然而晶體材料的生成和設(shè)計過程并不簡單，通常需要同時考慮離散變量和連續(xù)變量的組合。其中離散變量定義了材料的基本框架（如原子類型和初始晶格結(jié)構(gòu)），而連續(xù)變量允許在這個基本框架內(nèi)進(jìn)行微調(diào)和優(yōu)化，以最終生成具有特定物理、化學(xué)性質(zhì)的晶體材料。
隨著 AI 技術(shù)的跨學(xué)科應(yīng)用，如何在模型中實現(xiàn)離散與連續(xù)變量的有效結(jié)合，以獲得高質(zhì)量的晶體材料生成效果，成為晶體材料生成領(lǐng)域的核心難題。
盡管現(xiàn)有的方法，包括自回歸大語言模型 (LLM) 和去噪模型（如去噪擴(kuò)散模型和流匹配模型），已經(jīng)在這一領(lǐng)域取得了一定的成功，但它們都有各自局限性。
具體而言，LLM 在離散值建模方面表現(xiàn)出色，尤其擅長處理原子類型等離散元素，但它難以精確描述晶格幾何和原子間的位置。而去噪模型在處理連續(xù)變量上更具優(yōu)勢，能夠較好地保持晶體結(jié)構(gòu)中的

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