論文の概要: DeePKS+ABACUS as a Bridge between Expensive Quantum Mechanical Models and Machine Learning Potentials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10093v1
• Date: Tue, 21 Jun 2022 03:24:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-23 06:24:19.137400
• Title: DeePKS+ABACUS as a Bridge between Expensive Quantum Mechanical Models and Machine Learning Potentials
• Title（参考訳）: 量子力学モデルと機械学習ポテンシャルの橋渡しとしてのDeePKS+ABACUS
• Authors: Wenfei Li, Qi Ou, Yixiao Chen, Yu Cao, Renxi Liu, Chunyi Zhang, Daye Zheng, Chun Cai, Xifan Wu, Han Wang, Mohan Chen, Linfeng Zhang
• Abstract要約: Deep Kohn-Sham (DeePKS) は密度汎関数理論に基づく機械学習(ML)ポテンシャルである。 DeePKSは高レベル量子力学(QM)法と比較して密に整合したエネルギーと力を提供する。 DeePKSモデルをトレーニングするために十分な量の高精度QMデータを生成し、さらにDeePKSモデルを使用して、はるかに多くの設定をラベル付けしてML電位をトレーニングすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.982820888454958
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, the development of machine learning (ML) potentials has made it possible to perform large-scale and long-time molecular simulations with the accuracy of quantum mechanical (QM) models. However, for high-level QM methods, such as density functional theory (DFT) at the meta-GGA level and/or with exact exchange, quantum Monte Carlo, etc., generating a sufficient amount of data for training a ML potential has remained computationally challenging due to their high cost. In this work, we demonstrate that this issue can be largely alleviated with Deep Kohn-Sham (DeePKS), a ML-based DFT model. DeePKS employs a computationally efficient neural network-based functional model to construct a correction term added upon a cheap DFT model. Upon training, DeePKS offers closely-matched energies and forces compared with high-level QM method, but the number of training data required is orders of magnitude less than that required for training a reliable ML potential. As such, DeePKS can serve as a bridge between expensive QM models and ML potentials: one can generate a decent amount of high-accuracy QM data to train a DeePKS model, and then use the DeePKS model to label a much larger amount of configurations to train a ML potential. This scheme for periodic systems is implemented in a DFT package ABACUS, which is open-source and ready for use in various applications.
• Abstract（参考訳）: 近年,機械学習(ML)ポテンシャルの開発により,量子力学(QM)モデルの精度で大規模かつ長時間の分子シミュレーションが可能となった。 しかし、メタGAレベルにおける密度汎関数理論(DFT)や正確な交換、量子モンテカルロなどのような高レベルのQM手法では、MLポテンシャルを訓練するための十分な量のデータを生成することは、高いコストで計算的に困難である。 本研究では,ML ベースの DFT モデルである Deep Kohn-Sham (DeePKS) でこの問題を緩和できることを実証する。 DeePKSは計算効率のよいニューラルネットワークベースの機能モデルを用いて、安価なDFTモデルに付加された補正項を構築する。 トレーニング時にDeePKSは、高レベルのQM法と比較して密に整合したエネルギーと力を提供するが、必要なトレーニングデータ数は、信頼できるMLポテンシャルのトレーニングに必要なものよりも桁違いに少ない。 従って、DeePKSは高価なQMモデルとMLポテンシャルの間のブリッジとして機能する: DeePKSモデルをトレーニングするために十分な量の高精度なQMデータを生成し、DeePKSモデルを使用して、はるかに多くの構成をラベル付けしてMLポテンシャルをトレーニングすることができる。 この周期的システムのためのスキームは、オープンソースであり、様々なアプリケーションで使用可能なdftパッケージabacusに実装されている。

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