論文の概要: Efficient Approximations of Complete Interatomic Potentials for Crystal Property Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10045v9
• Date: Tue, 7 Nov 2023 00:01:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 22:32:08.910868
• Title: Efficient Approximations of Complete Interatomic Potentials for Crystal Property Prediction
• Title（参考訳）: 結晶特性予測のための完全原子間ポテンシャルの効率的な近似
• Authors: Yuchao Lin, Keqiang Yan, Youzhi Luo, Yi Liu, Xiaoning Qian, Shuiwang Ji
• Abstract要約: 結晶構造は、3次元空間で無限に繰り返される最小単位セルからなる。 現在の手法は、近くのノード間だけにエッジを確立することによってグラフを構築する。 距離のみを用いるのではなく,物理を前提とした原子間ポテンシャルを直接モデル化することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.4049850776926
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study property prediction for crystal materials. A crystal structure consists of a minimal unit cell that is repeated infinitely in 3D space. How to accurately represent such repetitive structures in machine learning models remains unresolved. Current methods construct graphs by establishing edges only between nearby nodes, thereby failing to faithfully capture infinite repeating patterns and distant interatomic interactions. In this work, we propose several innovations to overcome these limitations. First, we propose to model physics-principled interatomic potentials directly instead of only using distances as in many existing methods. These potentials include the Coulomb potential, London dispersion potential, and Pauli repulsion potential. Second, we model the complete set of potentials among all atoms, instead of only between nearby atoms as in existing methods. This is enabled by our approximations of infinite potential summations, where we extend the Ewald summation for several potential series approximations with provable error bounds. Finally, we propose to incorporate our computations of complete interatomic potentials into message passing neural networks for representation learning. We perform experiments on the JARVIS and Materials Project benchmarks for evaluation. Results show that the use of interatomic potentials and complete interatomic potentials leads to consistent performance improvements with reasonable computational costs. Our code is publicly available as part of the AIRS library (https://github.com/divelab/AIRS/tree/main/OpenMat/PotNet).
• Abstract（参考訳）: 結晶材料の特性予測について検討する。 結晶構造は、無限に3d空間で繰り返される最小単位セルからなる。 このような繰り返し構造を機械学習モデルで正確に表現する方法はまだ未解決である。 現在の手法では、近傍のノード間でのみエッジを確立し、無限の繰り返しパターンや遠方の原子間相互作用を忠実に捉えることができないグラフを構築する。 本研究では,これらの限界を克服するためのいくつかのイノベーションを提案する。 まず,物理学を基本とした原子間ポテンシャルを直接モデル化することを提案する。 これらのポテンシャルにはクーロンポテンシャル、ロンドン分散ポテンシャル、パウリ反発ポテンシャルが含まれる。 第二に、既存の方法のように近くの原子間だけではなく、すべての原子間の完全なポテンシャルの集合をモデル化する。 これは無限ポテンシャル和の近似によって実現され、証明可能な誤差境界を持ついくつかのポテンシャル級数近似に対するエワルド和を拡張する。 最後に、完全な原子間ポテンシャルの計算をメッセージパッシングニューラルネットワークに組み込んで表現学習を提案する。 評価のためのJARVISおよびMaterial Projectベンチマーク実験を行った。 その結果、原子間ポテンシャルと完全な原子間ポテンシャルを用いることで、合理的な計算コストで一貫した性能向上が期待できる。 私たちのコードはAIRSライブラリ(https://github.com/divelab/AIRS/tree/main/OpenMat/PotNet)の一部として公開されています。

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