Siamese foundation models for crystal structure prediction
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Le résumé fourni par la source
Abstract Predicting crystal structures from chemical compositions is a fundamental challenge in materials discovery, complicated by complex 3D geometries that distinguish it from fields like protein folding. Here, we present Diffusion-based crystAl Omni (DAO), a pretrain-finetune framework for crystal structure prediction integrating two Siamese foundation models: a structure generator and an energy predictor. The generator is pretrained via a two-stage pipeline on a vast dataset of stable and unstable structures, leveraging the predictor to relax unstable configurations and guide the generative sampling. Across two well-known benchmarks, pretraining significantly enhances performance across multiple backbone architectures. Ablation studies confirm that the synergy between the generator and predictor mutually benefits both components. We further validate DAO on three real-world superconductors (Cr 6 Os 2 , Zr 16 Rh 8 O 4 , and Zr 16 Pd 8 O 4 ) typically inaccessible to conventional computation. For Cr 6 Os 2 , DAO achieves a 100% match rate with experimental references and an atomic-position error of 0.0012 under 20-shot generation, performing over 2000 × faster per iteration than DFT-based structure predictors. These compelling results collectively highlight the potential of our approach for advancing materials science research.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Siamese foundation models for crystal structure prediction
- Date Crossref
- 06/05/2026
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Qingdao Academy of Intelligent Industries pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Renmin University of China pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Beijing Academy of Artificial Intelligence pays non établi dans la noticeInstitution
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Tsinghua University Department of Computer Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Huawei Technologies (China) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Beijing Key Laboratory of Research on Large Models and Intelligent Governance pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Engineering Research Center of Next-Generation Intelligent Search and Recommendation pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Gaoling School of Artificial Intelligence pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Advanced Computing and Storage Lab pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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School of Intelligence Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Qingdao Academy of Intelligent Industries, Renmin University of China et Beijing Academy of Artificial Intelligence, avec 7 autres affiliations.
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