論文の概要: PANNA 2.0: Efficient neural network interatomic potentials and new architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11805v1
• Date: Fri, 19 May 2023 16:41:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-22 13:31:10.551486
• Title: PANNA 2.0: Efficient neural network interatomic potentials and new architectures
• Title（参考訳）: PANNA 2.0: 効率的なニューラルネットワーク間ポテンシャルと新しいアーキテクチャ
• Authors: Franco Pellegrini, Ruggero Lot, Yusuf Shaidu, Emine K\"u\c{c}\"ukbenli
• Abstract要約: PANNAは、局所的な原子記述子と多層パーセプトロンに基づくニューラルネットワーク間ポテンシャルの生成のためのコードである。 PANNAの新リリースには、ネットワークトレーニングのカスタマイズと監視のためのツールの改善、GPUサポートの改善、長距離静電相互作用を含むための新しいアーキテクチャが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.294014185517203
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present the latest release of PANNA 2.0 (Properties from Artificial Neural Network Architectures), a code for the generation of neural network interatomic potentials based on local atomic descriptors and multilayer perceptrons. Built on a new back end, this new release of PANNA features improved tools for customizing and monitoring network training, better GPU support including a fast descriptor calculator, new plugins for external codes and a new architecture for the inclusion of long-range electrostatic interactions through a variational charge equilibration scheme. We present an overview of the main features of the new code, and several benchmarks comparing the accuracy of PANNA models to the state of the art, on commonly used benchmarks as well as richer datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ローカル原子ディスクリプタと多層パーセプトロンに基づくニューラルネットワーク間ポテンシャル生成のためのコードであるPANNA 2.0(Properties from Artificial Neural Network Architectures)の最新リリースを紹介する。 新しいバックエンド上に構築されたPANNAの新リリースは、ネットワークトレーニングのカスタマイズと監視のためのツールの改善、高速なディスクリプタ電卓を含むGPUサポート、外部コード用のプラグイン、変動電荷平衡スキームによる長距離静電相互作用の導入のための新しいアーキテクチャを備えている。 本稿では、新しいコードの主な特徴の概要と、PANNAモデルの精度と技術の現状を比較したいくつかのベンチマークについて、一般的なベンチマークとよりリッチなデータセットで紹介する。

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