MCFlow: Ein multimodales Flussmodell für einheitliche Kristallgenerierung

Die Modellierung von Kristallen umfasst bislang zahlreiche Aufgaben, von der Vorhersage kristalliner Strukturen bis hin zur generativen Erzeugung neuer Materialien. Trotz Fortschritten in tiefen generativen Modellen bleiben diese oft auf einzelne Aufgaben beschränkt und nutzen keine gemeinsamen Darstellungen.

Mit dem neuen Ansatz Multimodal Crystal Flow (MCFlow) wird dieses Problem angegangen. Das Modell verbindet mehrere Kristallgenerierungsaufgaben zu einem einzigen, multimodalen Fluss, indem es unabhängige Zeitvariablen für Atomtypen und Kristallstrukturen einführt. Dadurch können unterschiedliche Aufgaben als separate Inferenzpfade durch denselben Modellkern realisiert werden.

Um die multimodale Flusslogik in einem Standard-Transformer zu ermöglichen, wurde eine kompositions- und symmetriebewusste Atomreihenfolge entwickelt, die hierarchische Permutationsaugmentation nutzt. Diese Technik integriert starke kompositorische und kristallographische Priors, ohne dass explizite Strukturtplaten erforderlich sind.

Tests auf den Benchmarks MP‑20 und MPTS‑52 zeigen, dass MCFlow die Leistung von spezialisierten Baselines in mehreren Kristallgenerierungsaufgaben erreicht oder übertrifft. Damit bietet MCFlow einen vielversprechenden, einheitlichen Rahmen für die Zukunft der Kristallmodellierung.