Fugu-MT 論文翻訳(概要): Electronic Structure Prediction of Multi-million Atom Systems Through Uncertainty Quantification Enabled Transfer Learning

論文の概要: Electronic Structure Prediction of Multi-million Atom Systems Through Uncertainty Quantification Enabled Transfer Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13096v1
Date: Thu, 24 Aug 2023 21:41:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-28 15:29:30.356088
Title: Electronic Structure Prediction of Multi-million Atom Systems Through Uncertainty Quantification Enabled Transfer Learning
Title（参考訳）: 不確実性量子化によるマルチミリオン原子系の電子構造予測
Authors: Shashank Pathrudkar, Ponkrshnan Thiagarajan, Shivang Agarwal, Amartya S. Banerjee, Susanta Ghosh
Abstract要約: 基底状態電子密度はコーン・シャム密度汎関数理論(KS-DFT)シミュレーションを用いて予測される。しかし、KS-DFTの計算コストは、トレーニングデータ生成を妨害する傾向にあるシステムサイズと3倍にスケールする。本稿では、ベイジアンニューラルネットワークを用いたこれらの基本的な課題に対処し、トランスファーラーニングを用いて、トレーニングデータのマルチスケールな性質を活用する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.887281983256354
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The ground state electron density - obtainable using Kohn-Sham Density Functional Theory (KS-DFT) simulations - contains a wealth of material information, making its prediction via machine learning (ML) models attractive. However, the computational expense of KS-DFT scales cubically with system size which tends to stymie training data generation, making it difficult to develop quantifiably accurate ML models that are applicable across many scales and system configurations. Here, we address these fundamental challenges using Bayesian neural networks and employ transfer learning to leverage the multi-scale nature of the training data. Our ML models employ descriptors involving simple scalar products, comprehensively sample system configurations through thermalization, and quantify uncertainty in electron density predictions. We show that our models incur significantly lower data generation costs while allowing confident - and when verifiable, accurate - predictions for a wide variety of bulk systems well beyond training, including systems with defects, different alloy compositions, and at unprecedented, multi-million-atom scales.
Abstract（参考訳）: 基底状態電子密度 - コーン・シャム密度汎関数理論(KS-DFT)シミュレーションを用いて取得できる - には豊富な物質情報が含まれており、機械学習(ML)モデルによる予測は魅力的である。しかし、ks-dftの計算コストは、トレーニングデータ生成を安定させる傾向があり、多くのスケールやシステム構成に適用可能な精度の高いmlモデルを開発するのが困難である。本稿では、ベイズニューラルネットワークを用いたこれらの基本的な課題に対処し、移行学習を用いてトレーニングデータのマルチスケールな性質を活用する。我々のMLモデルは、単純なスカラー製品を含む記述子を使用し、熱化によるシステム構成を包括的にサンプリングし、電子密度予測の不確かさを定量化する。我々のモデルはデータ生成コストを著しく低減し、信頼性と精度を検証すれば、欠陥のあるシステム、異なる合金組成、前例のない数百万の原子スケールを含む、トレーニング以上の多様なバルクシステムの予測を可能にする。

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