論文の概要: Machine-learning-accelerated simulations enable heuristic-free surface reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07251v1
• Date: Fri, 12 May 2023 04:53:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-15 14:08:46.350378
• Title: Machine-learning-accelerated simulations enable heuristic-free surface reconstruction
• Title（参考訳）: ヒューリスティックレス表面再構成が可能な機械学習加速シミュレーション
• Authors: Xiaochen Du, James K. Damewood, Jaclyn R. Lunger, Reisel Millan, Bilge Yildiz, Lin Li and Rafael G\'omez-Bombarelli
• Abstract要約: 多成分材料の表面位相図を予測するための二面計算ループを提案する。 GaN(0001) と SrTiO3(001) の予測面は過去の研究と一致しており、提案手法は複雑な物質表面をモデル化可能であることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0944880292905967
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding material surfaces and interfaces is vital in applications like catalysis or electronics. Ab initio simulations, combining energies from electronic structure with statistical mechanics, can, in principle, predict the structure of material surfaces as a function of thermodynamic variables. However, accurate energy simulations are prohibitive when coupled to the vast phase space that must be statistically sampled. Here, we present a bi-faceted computational loop to predict surface phase diagrams of multi-component materials that accelerates both the energy scoring and statistical sampling methods. Fast, scalable, and data-efficient machine learning interatomic potentials are trained on high-throughput density-functional theory calculations through closed-loop active learning. Markov-chain Monte Carlo sampling in the semi-grand canonical ensemble is enabled by using virtual surface sites. The predicted surfaces for GaN(0001) and SrTiO3(001) are in agreement with past work and suggest that the proposed strategy can model complex material surfaces and discover previously unreported surface terminations.
• Abstract（参考訳）: 材料表面と界面を理解することは、触媒や電子工学のような応用において不可欠である。 ab initioシミュレーションは、電子構造からエネルギーを統計力学と組み合わせることで、熱力学的変数の関数として物質表面の構造を予測することができる。 しかし、正確なエネルギーシミュレーションは、統計的にサンプリングしなければならない広大な位相空間と結合する場合は禁じられる。 本稿では,エネルギースコアリング法と統計的サンプリング法の両方を高速化する多成分材料の表面位相図を予測するための二面計算ループを提案する。 高速でスケーラブルでデータ効率のよい機械学習間ポテンシャルは、クローズドループアクティブラーニングによる高スループット密度関数型理論計算に基づいて訓練される。 半粒状正準アンサンブル中のマルコフ鎖モンテカルロサンプリングは仮想表面サイトを用いて可能となる。 GaN(0001) と SrTiO3(001) の予測曲面は過去の研究と一致しており、提案手法は複雑な物質表面をモデル化し、以前に報告されていない表面の項を見つけることができることを示唆している。

関連論文リスト

• Accelerating the prediction of inorganic surfaces with machine learning interatomic potentials [0.0]
  このレビューは、主に学習された原子間ポテンシャルの形で、複雑な表面の研究に機械学習を適用することに焦点を当てる。 機械学習アルゴリズムと、それらを訓練する大規模なデータセットが材料科学においてより一般的になるにつれて、計算手法はナノスケールの無機表面の複雑さをモデル化するためにさらに予測的かつ強力なものになりつつある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-18T21:08:13Z)
• Discovering Interpretable Physical Models using Symbolic Regression and Discrete Exterior Calculus [55.2480439325792]
  本稿では,記号回帰(SR)と離散指数計算(DEC)を組み合わせて物理モデルの自動発見を行うフレームワークを提案する。 DECは、SRの物理問題への最先端の応用を越えている、場の理論の離散的な類似に対して、ビルディングブロックを提供する。 実験データから連続体物理の3つのモデルを再発見し,本手法の有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-10T13:23:05Z)
• Machine learning of hidden variables in multiscale fluid simulation [77.34726150561087]
  流体力学方程式を解くには、しばしばミクロ物理学の欠如を考慮に入れた閉包関係を用いる必要がある。 本研究では, 終端微分可能な偏微分方程式シミュレータを用いて, 偏微分ニューラルネットワークを訓練する。 本手法により, 非線形, 大型クヌーズン数プラズマ物理を再現する方程式に基づく手法が可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-19T06:02:53Z)
• Reliable machine learning potentials based on artificial neural network for graphene [2.115174610040722]
  グラフェンの特別な2次元構造は、幅広い特異な材料特性を示すことができる。 分子動力学(MD)シミュレーションは、その特異な性質の微視的起源を理解するために広く採用されている。 人工ニューラルネットワークに基づく原子間ポテンシャルは、ポテンシャルエネルギー表面を表すためにグラフェンのために開発された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-12T17:12:08Z)
• Towards Complex Dynamic Physics System Simulation with Graph Neural ODEs [75.7104463046767]
  本稿では,粒子系の空間的および時間的依存性を特徴付ける新しい学習ベースシミュレーションモデルを提案する。 我々は,GNSTODEのシミュレーション性能を,重力とクーロンの2つの実世界の粒子系上で実証的に評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-21T03:51:03Z)
• Ab initio electron-lattice downfolding: potential energy landscapes, anharmonicity, and molecular dynamics in charge density wave materials [0.0]
  計算上の課題は、特に大規模システム、長期スケール、非平衡系、強い相関関係を持つシステムにおいて発生する。 本研究は, 電子面の電子的特性と原子核運動のシミュレーションを促進するために, ダウンフォールディングアプローチが, 電子面の複雑さの低減をいかに促進するかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-13T16:41:37Z)
• Physical Systems Modeled Without Physical Laws [0.0]
  ツリーベースの機械学習手法は、シミュレーションに関わる複雑なバックを「知る」ことなく、望ましい出力をエミュレートすることができる。 具体的には、2つのシミュレーション出力間の特定の時空間データの予測と、数値計算を繰り返す計算コストを伴わずに、物理予測の一般化に焦点をあてる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-26T20:51:20Z)
• Learning Large-scale Subsurface Simulations with a Hybrid Graph Network Simulator [57.57321628587564]
  本研究では3次元地下流体の貯留層シミュレーションを学習するためのハイブリッドグラフネットワークシミュレータ (HGNS) を提案する。 HGNSは、流体の進化をモデル化する地下グラフニューラルネットワーク(SGNN)と、圧力の進化をモデル化する3D-U-Netで構成されている。 産業標準地下フローデータセット(SPE-10)と1100万セルを用いて,HGNSが標準地下シミュレータの18倍の推算時間を短縮できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-15T17:29:57Z)
• Deep Bayesian Active Learning for Accelerating Stochastic Simulation [74.58219903138301]
  Interactive Neural Process(INP)は、シミュレーションとアクティブな学習アプローチのためのディープラーニングフレームワークである。 能動的学習のために,NPベースモデルの潜時空間で計算された新しい取得関数Latent Information Gain (LIG)を提案する。 その結果,STNPは学習環境のベースラインを上回り,LIGは能動学習の最先端を達成していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-05T01:31:51Z)
• Machine learning for rapid discovery of laminar flow channel wall modifications that enhance heat transfer [56.34005280792013]
  任意の, 平坦な, 非平坦なチャネルの正確な数値シミュレーションと, ドラッグ係数とスタントン数を予測する機械学習モデルを組み合わせる。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は,数値シミュレーションのわずかな時間で,目標特性を正確に予測できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-19T16:14:02Z)
• Machine learning dynamics of phase separation in correlated electron magnets [0.0]
  両交換系における電子位相分離の大規模動的シミュレーションを機械学習により実現した。 本研究は,機械学習モデルを用いて相関電子系の大規模動的シミュレーションを行う方法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-07T17:01:06Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。