論文の概要: Learned Force Fields Are Ready For Ground State Catalyst Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12466v1
• Date: Mon, 26 Sep 2022 07:16:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 18:40:20.387515
• Title: Learned Force Fields Are Ready For Ground State Catalyst Discovery
• Title（参考訳）: 学習した力場は、基底状態の触媒発見の準備ができている
• Authors: Michael Schaarschmidt, Morgane Riviere, Alex M. Ganose, James S. Spencer, Alexander L. Gaunt, James Kirkpatrick, Simon Axelrod, Peter W. Battaglia, Jonathan Godwin
• Abstract要約: 学習密度汎関数理論(DFT'')力場が基底触媒発見の準備ができていることを示す。 鍵となる発見は、学習されたポテンシャルからの力による緩和は、評価されたシステムの50%以上においてRPBE関数を用いて緩和された構造と似た、または低いエネルギーを持つ構造をもたらすことである。 対象のDFTエネルギーと同じ最小値の局所調和エネルギー表面上で訓練された力場は、50%以上のケースで低又は類似のエネルギー構造を見出すことができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.41853574951094
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present evidence that learned density functional theory (``DFT'') force fields are ready for ground state catalyst discovery. Our key finding is that relaxation using forces from a learned potential yields structures with similar or lower energy to those relaxed using the RPBE functional in over 50\% of evaluated systems, despite the fact that the predicted forces differ significantly from the ground truth. This has the surprising implication that learned potentials may be ready for replacing DFT in challenging catalytic systems such as those found in the Open Catalyst 2020 dataset. Furthermore, we show that a force field trained on a locally harmonic energy surface with the same minima as a target DFT energy is also able to find lower or similar energy structures in over 50\% of cases. This ``Easy Potential'' converges in fewer steps than a standard model trained on true energies and forces, which further accelerates calculations. Its success illustrates a key point: learned potentials can locate energy minima even when the model has high force errors. The main requirement for structure optimisation is simply that the learned potential has the correct minima. Since learned potentials are fast and scale linearly with system size, our results open the possibility of quickly finding ground states for large systems.
• Abstract（参考訳）: 密度汎関数理論(`dft'')の学習された力場は基底状態触媒の発見の準備ができていることを示す。 我々の重要な発見は、学習電位からの力による緩和は、予測された力が基底の真理と大きく異なるにもかかわらず、RPBE関数を50%以上の評価系で緩和した構造と類似または低エネルギーな構造をもたらすことである。 これは、Open Catalyst 2020データセットに見られるような、挑戦的な触媒システムにおいて、学習したポテンシャルがDFTを置き換える準備ができている、という驚くべき意味を持つ。 さらに,対象のdftエネルギーと同じ極小の局所高調波エネルギー面上で訓練された力場は,50/%以上のケースで低レベルあるいは類似したエネルギー構造を見つけることができることを示した。 この「簡単なポテンシャル」は、真のエネルギーと力で訓練された標準モデルよりも少ないステップで収束し、計算をさらに加速する。 学習されたポテンシャルは、モデルに高い力の誤差がある場合でも、エネルギーの最小値を見つけることができる。 構造最適化の主な要件は、学習するポテンシャルが正しい極小を持つことである。 学習されたポテンシャルはシステムサイズと線形に高速でスケールするため、我々の結果は大規模システムの基底状態が迅速に見つかる可能性を開く。

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