論文の概要: AdsorbML: Accelerating Adsorption Energy Calculations with Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16486v1
• Date: Tue, 29 Nov 2022 18:54:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 17:59:33.764367
• Title: AdsorbML: Accelerating Adsorption Energy Calculations with Machine Learning
• Title（参考訳）: AdsorbML: 機械学習による吸着エネルギー計算の高速化
• Authors: Janice Lan, Aini Palizhati, Muhammed Shuaibi, Brandon M. Wood, Brook Wander, Abhishek Das, Matt Uyttendaele, C. Lawrence Zitnick, Zachary W. Ulissi
• Abstract要約: 機械学習のポテンシャルを利用して低エネルギー吸着面の構成を同定する。 我々のアルゴリズムは精度と効率のトレードオフのスペクトルを提供する。 ベンチマークを標準化するために、およそ1,000の多様な表面と87,045のユニークな構成を含むOpen Catalystデータセットを導入しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.982914437170606
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Computational catalysis is playing an increasingly significant role in the design of catalysts across a wide range of applications. A common task for many computational methods is the need to accurately compute the minimum binding energy - the adsorption energy - for an adsorbate and a catalyst surface of interest. Traditionally, the identification of low energy adsorbate-surface configurations relies on heuristic methods and researcher intuition. As the desire to perform high-throughput screening increases, it becomes challenging to use heuristics and intuition alone. In this paper, we demonstrate machine learning potentials can be leveraged to identify low energy adsorbate-surface configurations more accurately and efficiently. Our algorithm provides a spectrum of trade-offs between accuracy and efficiency, with one balanced option finding the lowest energy configuration, within a 0.1 eV threshold, 86.63% of the time, while achieving a 1387x speedup in computation. To standardize benchmarking, we introduce the Open Catalyst Dense dataset containing nearly 1,000 diverse surfaces and 87,045 unique configurations.
• Abstract（参考訳）: 計算触媒は、幅広い応用における触媒の設計において、ますます重要な役割を担っている。 多くの計算方法において共通の課題は、吸着物と触媒表面の最小結合エネルギー(吸着エネルギー)を正確に計算することである。 伝統的に、低エネルギー吸着面配置の同定はヒューリスティックな方法と研究者の直観に依存する。 高スループットのスクリーニングを行うという欲求が高まるにつれ、ヒューリスティックと直観だけでは使用が困難になる。 本稿では,低エネルギー吸着面の構成をより正確に効率的に識別するために,機械学習のポテンシャルを活用できることを実証する。 我々のアルゴリズムは精度と効率のトレードオフのスペクトルを提供し、1つのバランスの取れたオプションは、0.1eVの閾値で、86.63%の時間内で、計算の1387倍のスピードアップを達成する。 ベンチマークの標準化のために,我々は,約1,000の多様な表面と87,045のユニークな構成を含むopen catalyst denseデータセットを導入する。

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