論文の概要: xxMD: Benchmarking Neural Force Fields Using Extended Dynamics beyond Equilibrium

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11155v1
• Date: Tue, 22 Aug 2023 03:23:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 19:30:42.368820
• Title: xxMD: Benchmarking Neural Force Fields Using Extended Dynamics beyond Equilibrium
• Title（参考訳）: xxMD: 平衡を超えた拡張ダイナミクスを用いた神経力場のベンチマーク
• Authors: Zihan Pengmei, Junyu Liu, Yinan Shu
• Abstract要約: 非断熱力学から派生したxxMDデータセットを提案する。 このデータセットは、マルチ参照波動関数理論と密度汎関数理論の両方からのエネルギーと力を含んでいる。 xxMDデータセット上での同変モデルの再評価により,MD17とその変種と比較して平均絶対誤差が顕著に高いことが明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.3403707560721845
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural force fields (NFFs) have gained prominence in computational chemistry as surrogate models, superseding quantum-chemistry calculations in ab initio molecular dynamics. The prevalent benchmark for NFFs has been the MD17 dataset and its subsequent extension. These datasets predominantly comprise geometries from the equilibrium region of the ground electronic state potential energy surface, sampling from direct adiabatic dynamics. However, many chemical reactions entail significant molecular deformations, notably bond breaking. We demonstrate the constrained distribution of internal coordinates and energies in the MD17 datasets, underscoring their inadequacy for representing systems undergoing chemical reactions. Addressing this sampling limitation, we introduce the xxMD (Extended Excited-state Molecular Dynamics) dataset, derived from non-adiabatic dynamics. This dataset encompasses energies and forces ascertained from both multireference wave function theory and density functional theory. Furthermore, its nuclear configuration spaces authentically depict chemical reactions, making xxMD a more chemically relevant dataset. Our re-assessment of equivariant models on the xxMD datasets reveals notably higher mean absolute errors than those reported for MD17 and its variants. This observation underscores the challenges faced in crafting a generalizable NFF model with extrapolation capability. Our proposed xxMD-CASSCF and xxMD-DFT datasets are available at \url{https://github.com/zpengmei/xxMD}.
• Abstract（参考訳）: 神経力場(NFF)は代理モデルとして計算化学で有名になり、アブ初期分子動力学における量子化学計算に取って代わられている。 NFFの一般的なベンチマークはMD17データセットとその拡張である。 これらのデータセットは主に、基底電子状態ポテンシャルエネルギー表面の平衡領域からのジオメトリで構成され、直接断熱力学からサンプリングされる。 しかし、多くの化学反応は重要な分子変形、特に結合破壊を引き起こす。 MD17データセットにおける内部座標とエネルギーの制約分布を実演し, 化学反応中の系を表現するのに不適切であることを示す。 このサンプリング制限に対処し、非断熱力学から派生したxxMD(Extended Excited-state Molecular Dynamics)データセットを導入する。 このデータセットは、マルチ参照波動関数理論と密度汎関数理論の両方から得られるエネルギーと力を含んでいる。 さらに、核配置空間は化学反応を忠実に表現しており、xxMDはより化学的に関連するデータセットとなっている。 xxMDデータセット上での同変モデルの再評価により,MD17とその変種と比較して平均絶対誤差が顕著に高いことが明らかになった。 この観察は、外挿能力を持つ一般化可能なNFFモデルを構築する際に直面する課題を浮き彫りにする。 提案したxxMD-CASSCFとxxMD-DFTデータセットは、 \url{https://github.com/zpengmei/xxMD}で利用可能である。

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