Główne pojęcia
MLIPを使用した新しい2D HOIPsの構造予測は効率的で正確です。
Streszczenie
この記事では、新しい2D HOIPsの結晶構造予測におけるMLIPの効果的な使用が示されています。MACEアーキテクチャを使用したMLIPは、実験的に報告されたHOIP材料に対して化学的精度を達成しました。ランダムな構造探索手法と組み合わせることで、実験的に知られている2Dペロブスカイトの結晶構造を再発見することが可能であり、計算コストも比較的低く抑えられています。
DATASET CONSTRUCTION:
- 159実験的に報告された構造からデータセット作成。
- Pb, I, Br, Clのみを考慮。
- 86種類のHOIP材料でトレーニングデータセット生成。
MODEL DEVELOPMENT AND PERFORMANCE:
- MACEアーキテクチャ仕様: 128チャンネル、最大等価次数L=1、単一層カットオフ半径5Å。
- モデルは高い精度を持ち、未知の有機ケイ素にまで拡張可能。
SCALABILITY AND COMPUTATIONAL COST:
- 構造探索プロセスは20時間で完了。
- DFT計算だと同じタスクに1日以上かかる。
Statystyki
MLIPは86種類のHOIP材料でトレーニングされた。
相対力不確定性f_i^relが0.2を超える場合MDシミュレーションが中止された。
Cytaty
"Two-dimensional HOIPs are formed when the organic cations separate the inorganic layers in the (100), (110) or (111) direction."
"Our model is then combined with a simple random structure search algorithm to predict the structure of new HOIPs given only the proposed composition as input."