En el mundo de la tecnología, la generación de materiales con propiedades específicas es fundamental para el progreso tecnológico. Sin embargo, la mayoría de los modelos generativos profundos se centran exclusivamente en cristales perfectamente ordenados, dejando de lado la importante clase de materiales desordenados. Para abordar este vacío, se ha desarrollado DMFlow, un marco generativo diseñado específicamente para cristales desordenados.
DMFlow introduce una representación unificada para cristales ordenados, cristales con desorden de sustitución y cristales con desorden posicional, utilizando un modelo de coincidencia de flujo para generar todos los componentes estructurales de forma conjunta. Una innovación clave es un marco de coincidencia de flujo riemanniano con reparametrización esférica, que garantiza pesos de desorden físicamente válidos en el simplejo de probabilidad.
El campo vectorial se aprende mediante una novedosa Red Neuronal Gráfica (GNN) que incorpora simetrías físicas y un esquema especializado de paso de mensajes. Finalmente, un procedimiento de discretización en dos etapas convierte los pesos continuos en asignaciones atómicas multi-hot.
Para apoyar la investigación en esta área, se ha puesto a disposición un banco de pruebas que contiene estructuras con desorden de sustitución, desorden posicional y estructuras mixtas, recopiladas de la Base de Datos Abierta de Cristalografía. Experimentos en tareas de Predicción de Estructuras Cristalinas (CSP) y Generación De Novo (DNG) demuestran que DMFlow supera significativamente a los modelos basados en generación de cristales ordenados.
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