MACS: Multi-Agent Reinforcement Learning for Optimization of Crystal Structures

要約

原子構造のジオメトリ最適化は、計算化学および材料の設計において一般的かつ重要なタスクです。
パラダイムを最適化する学習に続いて、周期的な結晶構造の最適化に対処するために、マルチエージェントクリスタル構造最適化(MACS)と呼ばれる新しいマルチエージェント補強学習方法を提案します。
Macは、ジオメトリの最適化を部分的に観察可能なマルコフゲームとして扱います。これは、Atomsが安定した構成を集合的に発見するために位置を調整するエージェントです。
報告された結晶材料のさまざまな構成にわたってMACを訓練して、トレーニング構成から構造を最適化するポリシーと、より大きなサイズと目に見えない組成物の構造を正常に最適化し、その優れたスケーラビリティとゼロショット転送可能性を確認します。
幅広い最先端の最適化方法に対してアプローチをベンチマークし、Macが周期的な結晶構造を大幅に速く最適化し、エネルギー計算が少なく、故障率が最も低いことを示しています。

要約(オリジナル)

Geometry optimization of atomic structures is a common and crucial task in computational chemistry and materials design. Following the learning to optimize paradigm, we propose a new multi-agent reinforcement learning method called Multi-Agent Crystal Structure optimization (MACS) to address periodic crystal structure optimization. MACS treats geometry optimization as a partially observable Markov game in which atoms are agents that adjust their positions to collectively discover a stable configuration. We train MACS across various compositions of reported crystalline materials to obtain a policy that successfully optimizes structures from the training compositions as well as structures of larger sizes and unseen compositions, confirming its excellent scalability and zero-shot transferability. We benchmark our approach against a broad range of state-of-the-art optimization methods and demonstrate that MACS optimizes periodic crystal structures significantly faster, with fewer energy calculations, and the lowest failure rate.

arxiv情報

著者 Elena Zamaraeva,Christopher M. Collins,George R. Darling,Matthew S. Dyer,Bei Peng,Rahul Savani,Dmytro Antypov,Vladimir V. Gusev,Judith Clymo,Paul G. Spirakis,Matthew J. Rosseinsky
発行日 2025-06-04 17:40:57+00:00
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