PhononBench: 결정 생성에서 동적 안정성을 위한 대규모 포논 기반 벤치마크

초록

본 연구에서는 AI 생성 결정의 동적 안정성에 대한 최초의 대규모 벤치마크인 PhononBench를 소개한다. 최근 개발된 MatterSim 원자간 포텐셜(1만 개 이상의 물질에 대해 DFT 수준의 음향자 예측 정확도 달성)을 활용한 PhononBench는 6개의 주요 결정 생성 모델에서 생성된 108,843개 결정 구조에 대해 효율적인 대규모 음향자 계산 및 동적 안정성 분석을 가능하게 한다. PhononBench는 현재 생성 모델들이 동적 안정성을 보장하는 데 보편적인 한계가 있음을 보여준다: 모든 생성 구조의 평균 동적 안정성 비율은 25.83%에 불과하며, 최고 성능 모델인 MatterGen도 41.0%에 그친다. 추가 사례 연구에 따르면, 여기서 MatterGen을 이용한 밴드갭 조건 설정으로 예시된 특성-지향 생성에서도, 최적의 밴드갭 조건(0.5 eV)에서 동적 안정성 비율은 23.5%로 여전히 낮은 수준을 보인다. 공간군-제어 생성에서는 높은 대칭성을 가진 결정(예: 입방정계 시스템은 최대 49.2% 달성)이 더 나은 안정성을 보이지만, 모든 제어 생성에 대한 평균 안정성은 여전히 34.4%에 불과하다. 본 연구의 또 다른 중요한 성과는 전체 브릴루앙 영역에서 음향자 안정적인 28,119개의 결정 구조를 확인하여 향후 신물질 탐색을 위한 상당한 양의 신뢰할 수 있는 후보 풀을 제공한다는 점이다. 최초의 대규모 동적 안정성 벤치마크를 구축함으로써, 본 연구는 결정 생성 모델의 현재 한계를 체계적으로 부각시키고, 물리적으로 실현 가능한 물질 설계 및 발견을 위한 향후 발전에 필수적인 평가 기준과 지침을 제공한다. PhononBench에서 개발된 모든 모델 생성 결정 구조, 음향자 계산 결과, 및 고속처리 평가 워크플로우는 https://github.com/xqh19970407/PhononBench에서 공개될 예정이다.

English

In this work, we introduce PhononBench, the first large-scale benchmark for dynamical stability in AI-generated crystals. Leveraging the recently developed MatterSim interatomic potential, which achieves DFT-level accuracy in phonon predictions across more than 10,000 materials, PhononBench enables efficient large-scale phonon calculations and dynamical-stability analysis for 108,843 crystal structures generated by six leading crystal generation models. PhononBench reveals a widespread limitation of current generative models in ensuring dynamical stability: the average dynamical-stability rate across all generated structures is only 25.83%, with the top-performing model, MatterGen, reaching just 41.0%. Further case studies show that in property-targeted generation-illustrated here by band-gap conditioning with MatterGen--the dynamical-stability rate remains as low as 23.5% even at the optimal band-gap condition of 0.5 eV. In space-group-controlled generation, higher-symmetry crystals exhibit better stability (e.g., cubic systems achieve rates up to 49.2%), yet the average stability across all controlled generations is still only 34.4%. An important additional outcome of this study is the identification of 28,119 crystal structures that are phonon-stable across the entire Brillouin zone, providing a substantial pool of reliable candidates for future materials exploration. By establishing the first large-scale dynamical-stability benchmark, this work systematically highlights the current limitations of crystal generation models and offers essential evaluation criteria and guidance for their future development toward the design and discovery of physically viable materials. All model-generated crystal structures, phonon calculation results, and the high-throughput evaluation workflows developed in PhononBench will be openly released at https://github.com/xqh19970407/PhononBench

PhononBench: 결정 생성에서 동적 안정성을 위한 대규모 포논 기반 벤치마크

PhononBench:A Large-Scale Phonon-Based Benchmark for Dynamical Stability in Crystal Generation

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