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/2308.13096v3
Date: Wed, 1 May 2024 13:16:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-02 20:30:46.667416
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 -- コーン・シャム密度汎関数理論(KS-DFT)シミュレーションで得られる -- は、豊富な物質情報を含んでいる。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。ここでは,この基本的課題に,移動学習を用いて学習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）: 5.4875371069660925
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 this fundamental challenge by employing transfer learning to leverage the multi-scale nature of the training data, while comprehensively sampling system configurations using thermalization. Our ML models are less reliant on heuristics, and being based on Bayesian neural networks, enable uncertainty quantification. 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. Moreover, such predictions can be carried out using only modest computational resources.
Abstract（参考訳）: Kohn-Sham Density Functional Theory(KS-DFT)シミュレーションで得られる基底状態電子密度は、豊富な物質情報を含み、機械学習(ML)モデルによる予測を魅力的にしている。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立方体的にスケールするので、多くのスケールやシステム構成に適用可能な、定量的に正確なMLモデルを開発することは困難である。そこで本研究では, 熱処理を用いたシステム構成を網羅的にサンプリングしながら, 伝達学習を用いて, 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ことによる, この根本的な課題に対処する。我々のMLモデルはヒューリスティックに頼らず、ベイズニューラルネットワークに基づいて不確実な定量化を実現している。我々のモデルはデータ生成コストを著しく低減し、信頼性と正確性を検証すれば、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します。さらに、このような予測は、控えめな計算資源のみを用いて行うことができる。

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