OpenCSP: A Deep Learning Framework for Crystal Structure Prediction from Ambient to High Pressure

深度学习 人工智能 高压 环境压力 晶体结构预测 计算机科学 机器学习 材料科学 晶体结构 结晶学 工程物理 化学 工程类 物理 热力学
作者
Yinan Wang,Xiaoyang Wang,Zhenyu Wang,Jing Wu,Jian Lv,Han Wang
出处
期刊:Cornell University - arXiv
标识
DOI:10.48550/arxiv.2509.10293
摘要

High-pressure crystal structure prediction (CSP) underpins advances in condensed matter physics, planetary science, and materials discovery. Yet, most large atomistic models are trained on near-ambient, equilibrium data, leading to degraded stress accuracy at tens to hundreds of gigapascals and sparse coverage of pressure-stabilized stoichiometries and dense coordination motifs. Here, we introduce OpenCSP, a machine learning framework for CSP tasks spanning ambient to high-pressure conditions. This framework comprises an open-source pressure-resolved dataset alongside a suite of publicly available atomistic models that are jointly optimized for accuracy in energy, force, and stress predictions. The dataset is constructed via randomized high-pressure sampling and iteratively refined through an uncertainty-guided concurrent learning strategy, which enriches underrepresented compression regimes while suppressing redundant DFT labeling. Despite employing a training corpus one to two orders of magnitude smaller than those of leading large models, OpenCSP achieves comparable or superior performance in high-pressure enthalpy ranking and stability prediction. Across benchmark CSP tasks spanning a wide pressure window, our models match or surpass MACE-MPA-0, MatterSim v1 5M, and GRACE-2L-OAM, with the largest gains observed at elevated pressures. These results demonstrate that targeted, pressure-aware data acquisition coupled with scalable architectures enables data-efficient, high-fidelity CSP, paving the way for autonomous materials discovery under ambient and extreme conditions.

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