論文の概要: Evaluating the Transferability of Machine-Learned Force Fields for Material Property Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03729v2
• Date: Wed, 11 Jan 2023 17:54:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-12 11:51:07.640851
• Title: Evaluating the Transferability of Machine-Learned Force Fields for Material Property Modeling
• Title（参考訳）: 材料特性モデリングのための機械駆動力場の伝達性評価
• Authors: Shaswat Mohanty, Sanghyuk Yoo, Keonwook Kang, Wei Cai
• Abstract要約: 本稿では,機械学習力場の伝達性を評価するため,より包括的なベンチマークテストを提案する。 我々は、OpenMMパッケージと結合したグラフニューラルネットワーク(GNN)ベースの力場を用いて、ArgonのMDシミュレーションを実行する。 実験結果から, モデルが固体相の挙動を正確に把握できるのは, 固体相の構成がトレーニングデータセットに含まれる場合のみであることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.494740426749958
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine-learned force fields have generated significant interest in recent years as a tool for molecular dynamics (MD) simulations, with the aim of developing accurate and efficient models that can replace classical interatomic potentials. However, before these models can be confidently applied to materials simulations, they must be thoroughly tested and validated. The existing tests on the radial distribution function and mean-squared displacements are insufficient in assessing the transferability of these models. Here we present a more comprehensive set of benchmarking tests for evaluating the transferability of machine-learned force fields. We use a graph neural network (GNN)-based force field coupled with the OpenMM package to carry out MD simulations for Argon as a test case. Our tests include computational X-ray photon correlation spectroscopy (XPCS) signals, which capture the density fluctuation at various length scales in the liquid phase, as well as phonon density-of-state in the solid phase and the liquid-solid phase transition behavior. Our results show that the model can accurately capture the behavior of the solid phase only when the configurations from the solid phase are included in the training dataset. This underscores the importance of appropriately selecting the training data set when developing machine-learned force fields. The tests presented in this work provide a necessary foundation for the development and application of machine-learned force fields for materials simulations.
• Abstract（参考訳）: 近年、機械学習力場は分子動力学(MD)シミュレーションのツールとして大きな関心を集めており、従来の原子間ポテンシャルを置き換える正確で効率的なモデルの開発を目指している。 しかし、これらのモデルを材料シミュレーションに確実に適用する前には、徹底的に検証し、検証する必要がある。 放射分布関数と平均2乗変位に関する既存の試験は,これらのモデルの伝達性を評価するには不十分である。 ここでは、機械学習力場の伝達性を評価するためのより包括的なベンチマークテストについて述べる。 我々は、OpenMMパッケージと結合したグラフニューラルネットワーク(GNN)ベースの力場を用いて、ArgonのMDシミュレーションをテストケースとして実施する。 実験では, 液体相における様々な長さスケールでの密度変動を捉えるX線光子相関分光法 (XPCS) と, 固体相におけるフォノン密度と液-固体相転移挙動について検討した。 実験結果から, モデルが固体相の挙動を正確に把握できるのは, 固体相からの構成がトレーニングデータセットに含まれる場合のみであることがわかった。 これは、機械主導の力場を開発する際にトレーニングデータセットを適切に選択することの重要性を強調する。 本研究で示された試験は、材料シミュレーションのための機械学習力場の開発と応用に必要な基礎を提供する。

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