Physics-Informed Generative Inverse Design of Stable Vanadium Oxide Crystals with First-Principles Validation
Diese Arbeit präsentiert ein physik-informiertes generatives inverses Design-Framework, das einen voxelbasierten Variational Autoencoder mit einem auf Bildungsenergie beschränkten Wasserstein Generative Adversarial Network koppelt, um effizient stabile Vanadiumoxid-Kristallkandidaten zu entdecken und zu validieren, wodurch die Ausbeute an thermodynamisch stabilen Strukturen im Vergleich zum Zufallsampling signifikant erhöht und gleichzeitig die Rechenbelastung durch First-Principles-Screening reduziert wird.