सामग्री और अणुओं के निर्माण के लिए प्रतिक्रिया मेल खाना

डिफ्यूजन मॉडल हाल ही में नए अणु और सामग्री संरचनाओं के निर्माण के लिए शक्तिशाली उपकरण के रूप में उभरे हैं। मुख्य अंतर्दृष्टि यह है कि इन मॉडलों में शोर परमाणुओं की विस्थापन के प्रति प्रतिक्रिया से संबंधित है, और डेनॉइज़िंग चरण इस प्रकार यादृच्छिक संरचना से प्रारंभ होने वाले परमाणु प्रणाली के ज्यामिति विश्राम के समान है। इसके आधार पर, हम एक जनरेटिव विधि प्रस्तुत करते हैं जिसे प्रतिक्रिया मेल मैचिंग (RM) कहते हैं, जो इस तथ्य का लाभ उठाता है कि प्रत्येक स्थिर सामग्री या अणु अपनी संभावित ऊर्जा सतह के न्यूनतम पर मौजूद होता है। कोई भी विक्षेप ऊर्जा और तनाव में एक प्रतिक्रिया उत्पन्न करता है, जो संरचना को संतुलन में वापस ले जाता है। इस प्रतिक्रिया का मिलान डिफ्यूजन मॉडलों में स्कोर मिलान से निकटता से संबंधित है। अत्याधुनिक डिफ्यूजन मॉडलों का एक अन्य महत्वपूर्ण पहलू शारीरिक सममिति जैसे अनुवाद, घूर्णन और आवधिकता का समावेश है। RM एक मशीन लर्निंग इंटरऐटमिक संभाव्यता और यादृच्छिक संरचना खोज को डेनॉइज़िंग मॉडल के रूप में उपयोग करता है, जो स्वाभाविक रूप से इन सममितियों का सम्मान करता है और परमाणु इंटरैक्शन की स्थानीयता का लाभ उठाता है। RM दोनों अणुओं औरBulk सामग्री को एक ही ढांचे में संभालता है। इसकी दक्षता और सामान्यीकरण तीन प्रणालियों पर प्रदर्शित की गई है: एक छोटा कार्बनिक अणु डेटा सेट, मटेरियल्स प्रोजेक्ट से स्थिर क्रिस्टल, और एकल हीरा संरचना पर एक-शॉट लर्निंग।