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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