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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01416v2
• Date: Sat, 02 Nov 2024 11:26:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 21:26:34.670501
• 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 Holzmüller, Henrik Christiansen, Federico Errica, Francesco Alesiani, Makoto Takamoto, Mathias Niepert, Johannes Kästner,
• Abstract要約: アクティブラーニングは、偏りや偏りのない分子動力学を用いて候補プールを生成する。 既存のバイアスやバイアスのないMDシミュレーション手法は、稀な事象や外挿領域を見逃しがちである。 この研究は、MLIPのエネルギー不確実性に偏ったMDが同時に外挿領域と稀な事象を捉えることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.091146216183144
• License:
• Abstract: Efficiently creating a concise but comprehensive data set for training machine-learned interatomic potentials (MLIPs) is an under-explored problem. Active learning, which uses biased or unbiased molecular dynamics (MD) to generate candidate pools, aims to address this objective. Existing biased and unbiased MD-simulation methods, however, are prone to miss either rare events or extrapolative regions -- areas of the configurational space where unreliable predictions are made. This work demonstrates that MD, when biased by the MLIP's energy uncertainty, simultaneously captures extrapolative regions and rare events, which is crucial for developing uniformly accurate MLIPs. Furthermore, exploiting automatic differentiation, we enhance bias-forces-driven MD with the concept of bias stress. We employ calibrated gradient-based uncertainties to yield MLIPs with similar or, sometimes, better accuracy than ensemble-based methods at a lower computational cost. Finally, we apply uncertainty-biased MD to alanine dipeptide and MIL-53(Al), generating MLIPs that represent both configurational spaces more accurately than models trained with conventional MD.
• 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だが包括的なデータセットを効率的に作成することは、未解決の問題である。 アクティブラーニングは、偏りまたは偏りのない分子動力学(MD)を用いて、候補プールを生成する。 しかし、既存の偏りと偏りのないMDシミュレーション手法は、信頼できない予測がなされる構成空間の領域である稀な事象や外挿領域を見逃しがちである。 この研究は、MDがMLIPのエネルギー不確実性に偏っているとき、同時に外挿領域と稀な事象を捉え、これは一様精度のMLIPの開発に不可欠であることを示した。 さらに, 自動微分を利用して, バイアス応力の概念により, バイアス力駆動MDを向上する。 我々は、計算コストの低いアンサンブル法よりも高い精度でMLIPを得るために、校正勾配に基づく不確実性を用いている。 最後に、不確実性バイアスMDをアラニンジペプチドおよびMIL-53(Al)に適用し、従来のMDで訓練されたモデルよりも、両方の構成空間を正確に表現するMLIPを生成する。

関連論文リスト

• Muti-Fidelity Prediction and Uncertainty Quantification with Laplace Neural Operators for Parametric Partial Differential Equations [6.03891813540831]
  Laplace Neural Operators (LNOs) は、科学機械学習において有望なアプローチとして登場した。 低忠実度ベースモデルと並列線形/非線形HF補正と動的相互重み付けを組み合わせた多忠実Laplace Neural Operator (MF-LNOs)を提案する。 これにより、LFデータセットとHFデータセットの相関を利用して、興味のある量の正確な推測を行うことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-01T20:38:50Z)
• Quantifying the Prediction Uncertainty of Machine Learning Models for Individual Data [2.1248439796866228]
  本研究では,線形回帰とニューラルネットワークに対するpNMLの学習可能性について検討する。 pNMLは様々なタスクにおけるこれらのモデルの性能と堅牢性を向上させることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-10T13:58:19Z)
• Bellman Diffusion: Generative Modeling as Learning a Linear Operator in the Distribution Space [72.52365911990935]
  本稿では,MDPの線形性を維持する新しいDGMフレームワークであるBellman Diffusionを紹介する。 この結果から,ベルマン拡散は分布RLタスクにおける従来のヒストグラムベースベースラインよりも1.5倍高速に収束し,精度の高い画像生成装置であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T17:53:23Z)
• Mitigating Exposure Bias in Score-Based Generation of Molecular Conformations [6.442534896075223]
  分子配座生成に用いるスコアベース生成モデルにおける露出バイアスを測定する手法を提案する。 我々は,DPMのみ用に設計された手法から適応した新しい補償アルゴリズム Input Perturbation (IP) を設計する。 GEOM-Drugsデータセットの最先端性能はGEOM-QM9と同等である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-21T04:54:37Z)
• Extracting Training Data from Unconditional Diffusion Models [76.85077961718875]
  拡散確率モデル(DPM)は、生成人工知能(AI)の主流モデルとして採用されている。 本研究の目的は,1) 理論解析のための記憶量,2) 情報ラベルとランダムラベルを用いた条件記憶量,3) 記憶量測定のための2つのより良い評価指標を用いて,DPMにおける記憶量の理論的理解を確立することである。 提案手法は,理論解析に基づいて,SIDE (textbfSurrogate condItional Data extract) と呼ばれる新しいデータ抽出手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-18T16:20:12Z)
• A Multi-Grained Symmetric Differential Equation Model for Learning Protein-Ligand Binding Dynamics [73.35846234413611]
  薬物発見において、分子動力学(MD)シミュレーションは、結合親和性を予測し、輸送特性を推定し、ポケットサイトを探索する強力なツールを提供する。 我々は,数値MDを容易にし,タンパク質-リガンド結合ダイナミクスの正確なシミュレーションを提供する,最初の機械学習サロゲートであるNeuralMDを提案する。 従来の数値MDシミュレーションと比較して1K$times$ Speedupを実現することにより,NeuralMDの有効性と有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-26T09:35:17Z)
• Accurate machine learning force fields via experimental and simulation data fusion [0.0]
  機械学習(ML)ベースの力場は、量子レベルの精度で古典的原子間ポテンシャルのスケールにまたがる能力のために、ますます関心が高まりつつある。 ここでは、密度汎関数理論(DFT)計算と実験的に測定された力学特性と格子パラメータの両方を活用して、チタンのMLポテンシャルを訓練する。 融合したデータ学習戦略は、全ての対象目標を同時に満たすことができ、結果として、単一のソースデータで訓練されたモデルと比較して高い精度の分子モデルが得られることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-17T18:22:19Z)
• Physics-informed machine learning with differentiable programming for heterogeneous underground reservoir pressure management [64.17887333976593]
  地下貯水池の過圧化を避けることは、CO2の沈殿や排水の注入といった用途に欠かせない。 地中における複雑な不均一性のため, 噴射・抽出制御による圧力管理は困難である。 過圧化防止のための流体抽出速度を決定するために、フル物理モデルと機械学習を用いた微分可能プログラミングを用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-21T20:38:13Z)
• Learning to Estimate Without Bias [57.82628598276623]
  ガウスの定理は、重み付き最小二乗推定器は線形モデルにおける線形最小分散アンバイアスド推定(MVUE)であると述べている。 本稿では、バイアス制約のあるディープラーニングを用いて、この結果を非線形設定に拡張する第一歩を踏み出す。 BCEの第二の動機は、同じ未知の複数の推定値が平均化されてパフォーマンスが向上するアプリケーションにおいてである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-24T10:23:51Z)
• A data-driven peridynamic continuum model for upscaling molecular dynamics [3.1196544696082613]
  分子動力学データから最適線形ペリダイナミックソリッドモデルを抽出する学習フレームワークを提案する。 我々は,符号変化の影響関数を持つ離散化LPSモデルに対して,十分な適切な正当性条件を提供する。 このフレームワークは、結果のモデルが数学的に適切であり、物理的に一貫したものであり、トレーニング中に使用するものと異なる設定によく当てはまることを保証します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-04T07:07:47Z)
• Scalable Marginal Likelihood Estimation for Model Selection in Deep Learning [78.83598532168256]
  階層型モデル選択は、推定困難のため、ディープラーニングではほとんど使われない。 本研究は,検証データが利用できない場合,限界的可能性によって一般化が向上し,有用であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-11T09:50:24Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。