論文の概要: Uncertainty-biased molecular dynamics for learning uniformly accurate interatomic potentials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01416v1
• Date: Sun, 3 Dec 2023 14:39:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 17:18:03.149803
• Title: Uncertainty-biased molecular dynamics for learning uniformly accurate interatomic potentials
• Title（参考訳）: 一様精度原子間ポテンシャル学習のための不確かさバイアス分子動力学
• Authors: Viktor Zaverkin, David Holzm\"uller, Henrik Christiansen, Federico Errica, Francesco Alesiani, Makoto Takamoto, Mathias Niepert, and Johannes K\"astner
• Abstract要約: アクティブラーニング(AL)は、バイアスドまたはアンバイアスド分子動力学(MD)シミュレーションを用いて候補プールを生成する。 提案する不確実性駆動型AL手法を用いて,2つのベンチマークシステムのための機械学習型原子間ポテンシャル(MLIP)を開発する。 提案したデータ生成法で訓練されたMLIPは、両方の原子系の関連する構成空間をより正確に表現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.574068788623798
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efficiently creating a concise but comprehensive data set for training machine-learned interatomic potentials (MLIPs) is an under-explored problem. Active learning (AL), which uses either biased or unbiased molecular dynamics (MD) simulations to generate candidate pools, aims to address this objective. Existing biased and unbiased MD simulations, however, are prone to miss either rare events or extrapolative regions -- areas of the configurational space where unreliable predictions are made. Simultaneously exploring both regions is necessary for developing uniformly accurate MLIPs. In this work, we demonstrate that MD simulations, when biased by the MLIP's energy uncertainty, effectively capture extrapolative regions and rare events without the need to know \textit{a priori} the system's transition temperatures and pressures. Exploiting automatic differentiation, we enhance bias-forces-driven MD simulations by introducing the concept of bias stress. We also employ calibrated ensemble-free uncertainties derived from sketched gradient features to yield MLIPs with similar or better accuracy than ensemble-based uncertainty methods at a lower computational cost. We use the proposed uncertainty-driven AL approach to develop MLIPs for two benchmark systems: alanine dipeptide and MIL-53(Al). Compared to MLIPs trained with conventional MD simulations, MLIPs trained with the proposed data-generation method more accurately represent the relevant configurational space for both atomic systems.
• Abstract（参考訳）: 機械学習型原子間ポテンシャル(MLIP)を訓練するための簡潔で包括的なデータセットを効率的に作成することは、未探索の問題である。 バイアスドまたは偏りのない分子動力学(md)シミュレーションを使用して候補プールを生成するアクティブラーニング(al)は、この目標に対処しようとしている。 しかし、既存のバイアスとバイアスのないmdシミュレーションは、信頼性の低い予測が行われる構成空間の領域であるレアイベントまたは外挿領域を見逃しがちである。 同時に両方の地域を探索することは、一様精度のMLIPを開発するために必要である。 本研究では,MLIPのエネルギー不確実性に偏らされたMDシミュレーションが,システムの遷移温度と圧力を知ることなく,外挿領域や稀な事象を効果的に捕捉することを示した。 自動微分を活用し,バイアス応力の概念を導入することにより,バイアス・フォース駆動型mdシミュレーションを強化する。 また,計算コストの低いアンサンブルベース不確実性法と比較して,mlipの精度が同等あるいは優れたmlipが得られるように,スケッチ勾配特徴から得られるアンサンブルフリーの不確かさのキャリブレーションを適用した。 提案する不確実性駆動型ALアプローチを用いて、アラニンジペプチドとMIL-53(Al)の2つのベンチマークシステムのためのMLIPを開発する。 従来のMDシミュレーションで訓練されたMLIPと比較して、提案したデータ生成法で訓練されたMLIPは、両方の原子系の関連する構成空間をより正確に表現する。

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