CrysToGraph: A Comprehensive Predictive Model for Crystal Materials Properties and the Benchmark

要約

格子を横切るイオン結合と秩序ある微視的構造は、結晶に独特の対称性を与え、その巨視的特性を決定する。特に非従来型結晶は、非従来的な格子構造を示したり、エキゾチックな物理的性質を持ったりするため、興味深い研究対象となる。したがって、結晶の物理的・化学的性質を正確に予測するためには、長距離秩序を考慮することが極めて重要である。GNNは結晶中の原子の局所的な環境を捉えることに優れているが、その深さには限界があるため、より長距離の相互作用を効果的に捉えることにしばしば課題に直面する。本論文では、非従来型結晶系専用に設計された新しい変換器ベースの幾何グラフネットワークであるCrysToGraph（$textbf{Crys}$tals with $textbf{T}$変換器付き$textbf{o}$n $textbf{Graph}$s）と、欠陥結晶、低次元結晶、MOFなどの非従来型結晶材料に対するモデルの予測性能を評価するための包括的ベンチマークであるUnconvBenchを提案する。CrysToGraphは、変換器ベースのグラフ畳み込みブロックによる短距離相互作用と、グラフワイズ変換器ブロックによる長距離相互作用を効果的に捉えます。CrysToGraphは、複数のタスクにおいて非従来型結晶材料のモデリングに有効であることを証明し、さらに、非従来型結晶と従来の結晶の両方のベンチマークにおいて新しい最先端の結果を達成し、ほとんどの既存の手法を凌駕している。

要約(オリジナル)

The ionic bonding across the lattice and ordered microscopic structures endow crystals with unique symmetry and determine their macroscopic properties. Unconventional crystals, in particular, exhibit non-traditional lattice structures or possess exotic physical properties, making them intriguing subjects for investigation. Therefore, to accurately predict the physical and chemical properties of crystals, it is crucial to consider long-range orders. While GNN excels at capturing the local environment of atoms in crystals, they often face challenges in effectively capturing longer-ranged interactions due to their limited depth. In this paper, we propose CrysToGraph ($\textbf{Crys}$tals with $\textbf{T}$ransformers $\textbf{o}$n $\textbf{Graph}$s), a novel transformer-based geometric graph network designed specifically for unconventional crystalline systems, and UnconvBench, a comprehensive benchmark to evaluate models’ predictive performance on unconventional crystal materials such as defected crystals, low-dimension crystals and MOF. CrysToGraph effectively captures short-range interactions with transformer-based graph convolution blocks as well as long-range interactions with graph-wise transformer blocks. CrysToGraph proofs its effectiveness in modelling unconventional crystal materials in multiple tasks, and moreover, it outperforms most existing methods, achieving new state-of-the-art results on the benchmarks of both unconventional crystals and traditional crystals.

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