論文の概要: Accelerated Simulations of Molecular Systems through Learning of their Effective Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08810v1
• Date: Wed, 17 Feb 2021 15:15:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-18 14:25:51.960093
• Title: Accelerated Simulations of Molecular Systems through Learning of their Effective Dynamics
• Title（参考訳）: 効果的な動力学の学習による分子系の加速シミュレーション
• Authors: Pantelis R. Vlachas, Julija Zavadlav, Matej Praprotnik, Petros Koumoutsakos
• Abstract要約: 本稿では,最大3桁のシミュレーションを行うための新しい枠組みを提案する。 ledは分子系の効果的なダイナミクスを学ぶ。 我々は、M"ueller-Brown電位、Trp Cageタンパク質、およびアラニンジペプチドにおけるLEDの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.276697874428501
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Simulations are vital for understanding and predicting the evolution of complex molecular systems. However, despite advances in algorithms and special purpose hardware, accessing the timescales necessary to capture the structural evolution of bio-molecules remains a daunting task. In this work we present a novel framework to advance simulation timescales by up to three orders of magnitude, by learning the effective dynamics (LED) of molecular systems. LED augments the equation-free methodology by employing a probabilistic mapping between coarse and fine scales using mixture density network (MDN) autoencoders and evolves the non-Markovian latent dynamics using long short-term memory MDNs. We demonstrate the effectiveness of LED in the M\"ueller-Brown potential, the Trp Cage protein, and the alanine dipeptide. LED identifies explainable reduced-order representations and can generate, at any instant, the respective all-atom molecular trajectories. We believe that the proposed framework provides a dramatic increase to simulation capabilities and opens new horizons for the effective modeling of complex molecular systems.
• Abstract（参考訳）: 複雑な分子系の進化を理解し予測するにはシミュレーションが不可欠です。 しかし、アルゴリズムと特殊なハードウェアの進歩にもかかわらず、生体分子の構造的進化を捉えるのに必要な時間スケールにアクセスすることは大変な作業である。 本稿では,分子系の有効動力学(led)を学習することにより,最大3桁までのシミュレーション時間スケールを前進させる新しい枠組みを提案する。 ledは混合密度ネットワーク(mdn)オートエンコーダを用いた粗スケールと微スケールの確率的マッピングを採用し、長期短期記憶mdnsを用いた非マルコフ的潜在ダイナミクスを進化させる。 我々は、M\"ueller-Brown電位、Trp Cageタンパク質、およびアラニンジペプチドにおけるLEDの有効性を実証する。 LEDは説明可能な低次表現を識別し、任意の瞬間に各全原子分子軌道を生成することができる。 提案手法はシミュレーション能力の劇的な向上をもたらし,複雑な分子系の効率的なモデリングのための新たな地平線を開くものと考えられる。

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