Прогнозування кристалічної структури з використанням генетичних алгоритмів бібліотеки ASE на мові Python
This work is dedicated to the development and implementation of a methodology for crystal structure prediction using genetic algorithms integrated into the Python ASE library. Crystal structure prediction plays a critical role in materials science, chemistry, and nanotechnology, enabling the discove...
Gespeichert in:
| Datum: | 2026 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Englisch Ukrainisch |
| Veröffentlicht: |
Publishing house "Academperiodika"
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://ujp.bitp.kiev.ua/index.php/ujp/article/view/2023841 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Ukrainian Journal of Physics |
Institution
Ukrainian Journal of Physics| _version_ | 1866210696072527872 |
|---|---|
| author | Semeniuk, B. Feia, O. |
| author_facet | Semeniuk, B. Feia, O. |
| author_sort | Semeniuk, B. |
| baseUrl_str | https://ujp.bitp.kiev.ua/index.php/ujp/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-05-25T16:35:10Z |
| description | This work is dedicated to the development and implementation of a methodology for crystal structure prediction using genetic algorithms integrated into the Python ASE library. Crystal structure prediction plays a critical role in materials science, chemistry, and nanotechnology, enabling the discovery of novel compounds with tailored properties. By combining the flexibility of ASE with the speed of classical relaxers and the accuracy of DFT-based methods, our approach significantly reduces computational costs while maintaining predictive reliability. The methodology was validated on polymorphs of silica (SiO2), where our system successfully recovered both global and local minima of the energy landscape. We also explore the integration of neural network relaxers such as MACE and AIMNet2 to further accelerate the search process. This study lays the groundwork for efficient, scalable, and accurate predictive modeling of crystalline materials. |
| doi_str_mv | 10.15407/ujpe71.6.554 |
| first_indexed | 2026-05-26T01:00:08Z |
| format | Article |
| id | ujp2-article-2023841 |
| institution | Ukrainian Journal of Physics |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | English Ukrainian |
| last_indexed | 2026-05-26T01:00:08Z |
| publishDate | 2026 |
| publisher | Publishing house "Academperiodika" |
| record_format | ojs |
| spelling | ujp2-article-20238412026-05-25T16:35:10Z Implementation of a Methodology for Crystal Structure Prediction Using Genetic Algorithms Integrated into the Python ASE Library Прогнозування кристалічної структури з використанням генетичних алгоритмів бібліотеки ASE на мові Python Semeniuk, B. Feia, O. crystal structure prediction genetic algorithm energy landscape crystalline silica polymorphs SiO2 structure relaxation ASE GULP прогнозування кристалiчної структури генетичний алгоритм енергетичний ландшафт полiморфи кристалiчного кремнезему SiO2 релаксацiя структури ASE GULP This work is dedicated to the development and implementation of a methodology for crystal structure prediction using genetic algorithms integrated into the Python ASE library. Crystal structure prediction plays a critical role in materials science, chemistry, and nanotechnology, enabling the discovery of novel compounds with tailored properties. By combining the flexibility of ASE with the speed of classical relaxers and the accuracy of DFT-based methods, our approach significantly reduces computational costs while maintaining predictive reliability. The methodology was validated on polymorphs of silica (SiO2), where our system successfully recovered both global and local minima of the energy landscape. We also explore the integration of neural network relaxers such as MACE and AIMNet2 to further accelerate the search process. This study lays the groundwork for efficient, scalable, and accurate predictive modeling of crystalline materials. Робота присвячена розробцi та впровадженню методики прогнозування кристалiчної структури з використанням генетичних алгоритмiв, iнтегрованих у бiблiотеку ASE на мовi Python. Поєднуючи гнучкiсть ASE зi швидкiстю класичних релаксаторiв i точнiстю методiв DFT, наш пiдхiд значно знижує обчислювальнi витрати, водночас зберiгаючи прогностичну надiйнiсть. Методика була перевiрена на полiморфах кремнезему (SiO2), де наша система дала змогу успiшно обчислити як глобальнi, так i локальнi мiнiмуми енергетичного ландшафту. Також дослiджено iнтеграцiю релаксаторiв на основi нейронних мереж, таких як MACE та AIMNet2, для подальшого пришвидшення процесу пошуку. Це дослiдження закладає основу для ефективного, масштабованого й точного прогностичного моделювання кристалiчних матерiалiв. Publishing house "Academperiodika" 2026-05-25 Article Article Original Research Article (peer-reviewed) Оригінальна дослідницька стаття (з незалежним рецензуванням) application/pdf application/pdf https://ujp.bitp.kiev.ua/index.php/ujp/article/view/2023841 10.15407/ujpe71.6.554 Ukrainian Journal of Physics; Vol. 71 No. 6 (2026); 554 Український фізичний журнал; Том 71 № 6 (2026); 554 2071-0194 2071-0186 10.15407/ujpe71.6 en uk https://ujp.bitp.kiev.ua/index.php/ujp/article/view/2023841/3525 https://ujp.bitp.kiev.ua/index.php/ujp/article/view/2023841/3526 Copyright (c) 2026 Bogolyubov Institute for Theoretical Physics, National Academy of Sciences of Ukraine |
| spellingShingle | прогнозування кристалiчної структури генетичний алгоритм енергетичний ландшафт полiморфи кристалiчного кремнезему SiO2 релаксацiя структури ASE GULP Semeniuk, B. Feia, O. Прогнозування кристалічної структури з використанням генетичних алгоритмів бібліотеки ASE на мові Python |
| title | Прогнозування кристалічної структури з використанням генетичних алгоритмів бібліотеки ASE на мові Python |
| title_alt | Implementation of a Methodology for Crystal Structure Prediction Using Genetic Algorithms Integrated into the Python ASE Library |
| title_full | Прогнозування кристалічної структури з використанням генетичних алгоритмів бібліотеки ASE на мові Python |
| title_fullStr | Прогнозування кристалічної структури з використанням генетичних алгоритмів бібліотеки ASE на мові Python |
| title_full_unstemmed | Прогнозування кристалічної структури з використанням генетичних алгоритмів бібліотеки ASE на мові Python |
| title_short | Прогнозування кристалічної структури з використанням генетичних алгоритмів бібліотеки ASE на мові Python |
| title_sort | прогнозування кристалічної структури з використанням генетичних алгоритмів бібліотеки ase на мові python |
| topic | прогнозування кристалiчної структури генетичний алгоритм енергетичний ландшафт полiморфи кристалiчного кремнезему SiO2 релаксацiя структури ASE GULP |
| topic_facet | crystal structure prediction genetic algorithm energy landscape crystalline silica polymorphs SiO2 structure relaxation ASE GULP прогнозування кристалiчної структури генетичний алгоритм енергетичний ландшафт полiморфи кристалiчного кремнезему SiO2 релаксацiя структури ASE GULP |
| url | https://ujp.bitp.kiev.ua/index.php/ujp/article/view/2023841 |
| work_keys_str_mv | AT semeniukb implementationofamethodologyforcrystalstructurepredictionusinggeneticalgorithmsintegratedintothepythonaselibrary AT feiao implementationofamethodologyforcrystalstructurepredictionusinggeneticalgorithmsintegratedintothepythonaselibrary AT semeniukb prognozuvannâkristalíčnoístrukturizvikoristannâmgenetičnihalgoritmívbíblíotekiasenamovípython AT feiao prognozuvannâkristalíčnoístrukturizvikoristannâmgenetičnihalgoritmívbíblíotekiasenamovípython |