論文の概要: Beyond MD17: the reactive xxMD dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11155v3
• Date: Wed, 6 Mar 2024 02:21:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 18:15:45.789643
• Title: Beyond MD17: the reactive xxMD dataset
• Title（参考訳）: MD17を超えて - リアクティブxxMDデータセット
• Authors: Zihan Pengmei, Junyu Liu, Yinan Shu
• Abstract要約: システム特異的神経力場(NFF)は、計算化学において人気を博している。 NFFsモデルを開発するためのベンチアームとして最も一般的なデータセットの1つは、MD17データセットである。 拡張励起状態分子ダイナミクス(xxMD)データセットと呼ばれる新しいデータセットを導入する。
• 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: System specific neural force fields (NFFs) have gained popularity in computational chemistry. One of the most popular datasets as a bencharmk to develop NFFs models is the MD17 dataset and its subsequent extension. These datasets comprise geometries from the equilibrium region of the ground electronic state potential energy surface, sampled from direct adiabatic dynamics. However, many chemical reactions involve significant molecular geometrical deformations, for example, bond breaking. Therefore, MD17 is inadequate to represent a chemical reaction. To address this limitation in MD17, we introduce a new dataset, called Extended Excited-state Molecular Dynamics (xxMD) dataset. The xxMD dataset involves geometries sampled from direct non-adiabatic dynamics, and the energies are computed at both multireference wavefunction theory and density functional theory. We show that the xxMD dataset involves diverse geometries which represent chemical reactions. Assessment of NFF models on xxMD dataset reveals significantly higher predictive errors than those reported for MD17 and its variants. This work underscores the challenges faced in crafting a generalizable NFF model with extrapolation capability.
• Abstract（参考訳）: システム特異的神経力場(NFF)は、計算化学において人気がある。 NFFsモデルを開発するためのベンチアームとして最も一般的なデータセットの1つは、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、直接断熱力学からサンプリングされた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ジオメトリを構成する。 しかし、多くの化学反応は、例えば結合破壊のような重要な分子幾何学的変形を含む。 したがって、MD17は化学反応を示すには不十分である。 MD17におけるこの制限に対処するため、拡張励起状態分子ダイナミクス(xxMD)データセットと呼ばれる新しいデータセットを導入する。 xxMDデータセットは直接非断熱力学からサンプリングされたジオメトリを含み、エネルギーは多重参照波動関数理論と密度汎関数理論の両方で計算される。 xxMDデータセットは化学反応を表す多様なジオメトリを含むことを示す。 xxMDデータセット上のNFFモデルの評価では、MD17とその変種と比較して予測誤差が著しく高い。 この研究は、外挿能力を備えた一般化可能な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。

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