(纯计算)英国雷丁大学Nat. Commun.: 基于自回归大语言模型的晶体结构生成

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2024年12月6日，Nat. Commun.在线发表了英国雷丁大学 Ricardo Grau-Crespo和 Luis M. Antunes 课题组的研究论文，题目为《 Crystal structure generation with autoregressive large language modeling 》。 根据化学成分预测材料的结构和性质，生成合理的晶体结构往往是第一步。然而，目前大多数晶体结构预测的方法在计算上都很昂贵，减缓了创新的步伐。具有高质量候选对象的种子结构预测算法可以克服主要的瓶颈。 在此研究中， 作者 基于晶体学信息文件（CIF）格式的自回归大语言模型（LLM） 介绍了CrystalLLM ，这是一种 多功能生成晶体结构的方法 。 CrystaLLM 经过数百万CIF文件的训练 ，专注于通过文本对晶体结构进行建模 。 CrystaLLM可以为训练中看不到的各种无机化合物产生合理的晶体结构 ，正如从头算模拟所证明的那样。这项研究方法挑战了传统的晶体表示，并展示了LLM在学 ………………………………