論文の概要: Constructing Custom Thermodynamics Using Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04119v3
• Date: Fri, 22 Dec 2023 06:12:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-25 18:18:26.870251
• Title: Constructing Custom Thermodynamics Using Deep Learning
• Title（参考訳）: ディープラーニングを用いたカスタム熱力学の構築
• Authors: Xiaoli Chen, Beatrice W. Soh, Zi-En Ooi, Eleonore Vissol-Gaudin, Haijun Yu, Kostya S. Novoselov, Kedar Hippalgaonkar, Qianxiao Li
• Abstract要約: 人工知能(AI)の最もエキサイティングな応用の1つは、以前に蓄積されたデータに基づいた自動科学的発見である。 ここでは、任意の散逸系のマクロ的記述を学習するための一般化オンサーガー原理に基づくプラットフォームを開発する。 本研究では, 長期ポリマー鎖の伸張特性を理論的, 実験的に検証し, その効果を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.008895786910195
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One of the most exciting applications of artificial intelligence (AI) is automated scientific discovery based on previously amassed data, coupled with restrictions provided by known physical principles, including symmetries and conservation laws. Such automated hypothesis creation and verification can assist scientists in studying complex phenomena, where traditional physical intuition may fail. Here we develop a platform based on a generalized Onsager principle to learn macroscopic dynamical descriptions of arbitrary stochastic dissipative systems directly from observations of their microscopic trajectories. Our method simultaneously constructs reduced thermodynamic coordinates and interprets the dynamics on these coordinates. We demonstrate its effectiveness by studying theoretically and validating experimentally the stretching of long polymer chains in an externally applied field. Specifically, we learn three interpretable thermodynamic coordinates and build a dynamical landscape of polymer stretching, including the identification of stable and transition states and the control of the stretching rate. Our general methodology can be used to address a wide range of scientific and technological applications.
• Abstract（参考訳）: ai(artificial intelligence)の最もエキサイティングな応用の1つは、以前に蓄積されたデータに基づく自動科学的発見であり、対称性や保存則など、既知の物理原理による制限と組み合わせられている。 このような自動仮説作成と検証は、従来の物理的直観が失敗する複雑な現象の研究を支援する。 本稿では,任意の確率的散逸系の巨視的力学記述を,その微視的軌跡の観察から直接学習するための一般化オンザガー原理に基づくプラットフォームを開発する。 本手法は, 還元された熱力学的座標を同時に構築し, それらの座標のダイナミクスを解釈する。 提案手法の有効性を理論的に検証し, 外部応用分野における長鎖の伸長を実験的に検証した。 具体的には、3つの解釈可能な熱力学座標を学習し、安定状態と遷移状態の同定と伸縮速度の制御を含む、ポリマー伸長の動的景観を構築する。 我々の一般的な方法論は、幅広い科学的・技術的応用に利用できる。

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