arXiv cs.AI· Dongyeop Woo, Nofit Segal, Nayoung Kim, Minkyu Kim, Rafael Gomez-Bombarelli, Sungsoo Ahn·· 3 天前AI 评分30
PXRD-Bench：从粉末衍射确定晶体结构还有多远？
PXRD-Bench: How Close Are We to Determining Crystal Structures from Powder Diffraction?
AI 导读
研究者推出 PXRD-Bench，一个统一基准，将粉末 X 射线衍射（PXRD）到晶体结构的评估扩展到未知单元素原子数和双相混合物中两种结构的恢复，并提供约 410 万个带模拟 PXRD 的训练结构。
正文 · AI 翻译
摘要：从粉末 X 射线衍射（PXRD）确定晶体结构将能够对新合成材料进行常规表征，包括那些不在参考数据库中的材料。生成模型提供了一种有前景的方法，但现有评估仍然零散，且大多假设为成分已知的单相样品。为填补这一空白，我们提出了 PXRD-Bench，这是一个统一的基准，将评估扩展到未知的逐元素原子数以及两相混合物中两种结构的恢复。它提供了约 410 万个带有模拟 PXRD 的训练结构，测试对未见成分和结构原型的泛化能力，并在排除结构匹配的训练条目后评估从实验 PXRD 中的恢复。为提供强参考基线，我们还提出了 Bragglite，这是一个通过对 PXRD 建模选择进行系统研究而开发的 PXRD 到结构模型。它在成分已知的实验 RRUFF 图谱上实现了 44.2\% 的 Top-1 匹配率，比最强先前基线高出 24.6\%。进一步分析得出若干关键发现：一些模型未能从实验 PXRD 中获益，而对未见结构原型的泛化和从两相混合物中的恢复仍然具有挑战性。我们的基准、系统研究和 Bragglite 共同阐明了当前 PXRD 到结构模型的能力与局限。
| 学科： | 人工智能（cs.AI）；材料科学（cond-mat.mtrl-sci） |
| 引用为： | arXiv:2610.16480 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2610.16480v1 [cs.AI] 为本版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.16480 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Dongyeop Woo [查看电子邮件]
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2026年10月12日星期一 09:34:51 UTC（1,747 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org