PhononBench: Крупномасштабный фононный бенчмарк для оценки динамической стабильности в генерации кристаллов
PhononBench:A Large-Scale Phonon-Based Benchmark for Dynamical Stability in Crystal Generation
December 24, 2025
Авторы: Xiao-Qi Han, Ze-Feng Gao, Peng-Jie Guo, Zhong-Yi Lu
cs.AI
Аннотация
В данной работе мы представляем PhononBench — первый крупномасштабный бенчмарк для оценки динамической стабильности кристаллов, созданных с помощью искусственного интеллекта. Используя недавно разработанный межатомный потенциал MatterSim, который обеспечивает точность предсказаний фононов на уровне теории функционала плотности для более чем 10 000 материалов, PhononBench позволяет проводить эффективные крупномасштабные фононные расчеты и анализ динамической стабильности для 108 843 кристаллических структур, сгенерированных шестью ведущими моделями генерации кристаллов. PhononBench выявляет широко распространенное ограничение современных генеративных моделей в обеспечении динамической стабильности: средний показатель динамической стабильности для всех сгенерированных структур составляет лишь 25,83%, при этом лучшая модель, MatterGen, достигает всего 41,0%. Дальнейшие case-исследования показывают, что при генерации, направленной на целевые свойства — проиллюстрированной здесь условием на ширину запрещенной зоны с помощью MatterGen, — уровень динамической стабильности остается столь же низким (23,5%) даже при оптимальном условии для ширины запрещенной зоны в 0,5 эВ. При генерации с контролем пространственной группы кристаллы с более высокой симметрией демонстрируют лучшую стабильность (например, кубические системы достигают показателей до 49,2%), однако средняя стабильность по всем контролируемым генерациям все еще составляет лишь 34,4%. Важным дополнительным результатом данного исследования является идентификация 28 119 кристаллических структур, которые являются фононно-стабильными во всей зоне Бриллюэна, что предоставляет значительный пул надежных кандидатов для будущих исследований материалов. Устанавливая первый крупномасштабный бенчмарк динамической стабильности, данная работа систематически выявляет текущие ограничения моделей генерации кристаллов и предлагает важные критерии оценки и руководство для их будущего развития в направлении проектирования и открытия физически реализуемых материалов. Все сгенерированные моделями кристаллические структуры, результаты фононных расчетов и разработанные в PhononBench высокопроизводительные рабочие процессы оценки будут открыто опубликованы по адресу https://github.com/xqh19970407/PhononBench.
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