論文の概要: BIGDML: Towards Exact Machine Learning Force Fields for Materials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.04229v1
• Date: Tue, 8 Jun 2021 10:14:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-09 15:32:53.305385
• Title: BIGDML: Towards Exact Machine Learning Force Fields for Materials
• Title（参考訳）: BIGDML: 材料のための特別な機械学習力場を目指して
• Authors: Huziel E. Sauceda, Luis E. G\'alvez-Gonz\'alez, Stefan Chmiela, Lauro Oliver Paz-Borb\'on, Klaus-Robert M\"uller, Alexandre Tkatchenko
• Abstract要約: 機械学習力場(MLFF)は正確で、計算的で、データ効率が良く、分子、材料、およびそれらのインターフェースに適用できなければならない。 ここでは、Bravais-Inspired Gradient-Domain Machine Learningアプローチを導入し、わずか10-200原子のトレーニングセットを用いて、信頼性の高い力場を構築する能力を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.944221055171276
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine-learning force fields (MLFF) should be accurate, computationally and data efficient, and applicable to molecules, materials, and interfaces thereof. Currently, MLFFs often introduce tradeoffs that restrict their practical applicability to small subsets of chemical space or require exhaustive datasets for training. Here, we introduce the Bravais-Inspired Gradient-Domain Machine Learning (BIGDML) approach and demonstrate its ability to construct reliable force fields using a training set with just 10-200 geometries for materials including pristine and defect-containing 2D and 3D semiconductors and metals, as well as chemisorbed and physisorbed atomic and molecular adsorbates on surfaces. The BIGDML model employs the full relevant symmetry group for a given material, does not assume artificial atom types or localization of atomic interactions and exhibits high data efficiency and state-of-the-art energy accuracies (errors substantially below 1 meV per atom) for an extended set of materials. Extensive path-integral molecular dynamics carried out with BIGDML models demonstrate the counterintuitive localization of benzene--graphene dynamics induced by nuclear quantum effects and allow to rationalize the Arrhenius behavior of hydrogen diffusion coefficient in a Pd crystal for a wide range of temperatures.
• Abstract（参考訳）: 機械学習力場(MLFF)は正確で、計算的で、データ効率が良く、その分子、材料、インターフェースに適用できる。 現在、mlffは、化学空間の小さなサブセットに実用的適用性を制限するトレードオフを導入するか、トレーニングのために徹底したデータセットを必要とする。 ここでは,Bravais-Inspired Gradient-Domain Machine Learning (BIGDML) アプローチを導入し,プリスタン,欠陥含有2D,3D半導体,金属,化学吸着および物理吸着原子,分子吸着原子などの材料に対する10-200ジオメトリのトレーニングセットを用いて,信頼性の高い力場を構築する能力を示す。 BIGDMLモデルは、与えられた物質に対して完全な対称性群を使用し、人工的な原子タイプや原子相互作用の局在を仮定せず、拡張された物質の集合に対して高いデータ効率と最先端のエネルギー蓄積(原子当たり1MeV未満のエラー)を示す。 bigdmlモデルを用いた広範な経路積分分子動力学は、原子核量子効果によって誘起されるベンゼン-グラフェンダイナミクスの逆直観的な局在を示し、pd結晶中の水素拡散係数のアルレニウス挙動を幅広い温度で合理化する。

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