論文の概要: Coherent energy and force uncertainty in deep learning force fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04174v1
• Date: Thu, 7 Dec 2023 09:49:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 15:30:54.867765
• Title: Coherent energy and force uncertainty in deep learning force fields
• Title（参考訳）: 深層学習力場におけるコヒーレントエネルギーと力の不確かさ
• Authors: Peter Bj{\o}rn J{\o}rgensen and Jonas Busk and Ole Winther and Mikkel N. Schmidt
• Abstract要約: 本研究では,空間的に相関した雑音過程を通じて,エネルギーと力の不確実性がリンクされる機械学習ポテンシャルエネルギーモデルを提案する。 我々は、2つの非平衡分子データセット上でエネルギーと力で訓練されたニューラルネットワーク電位を通過する同変メッセージに対するアプローチを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.2454262799094
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In machine learning energy potentials for atomic systems, forces are commonly obtained as the negative derivative of the energy function with respect to atomic positions. To quantify aleatoric uncertainty in the predicted energies, a widely used modeling approach involves predicting both a mean and variance for each energy value. However, this model is not differentiable under the usual white noise assumption, so energy uncertainty does not naturally translate to force uncertainty. In this work we propose a machine learning potential energy model in which energy and force aleatoric uncertainty are linked through a spatially correlated noise process. We demonstrate our approach on an equivariant messages passing neural network potential trained on energies and forces on two out-of-equilibrium molecular datasets. Furthermore, we also show how to obtain epistemic uncertainties in this setting based on a Bayesian interpretation of deep ensemble models.
• Abstract（参考訳）: 原子系の機械学習エネルギーポテンシャルでは、力は一般に原子の位置に関するエネルギー関数の負の微分として得られる。 予測エネルギーの不確かさを定量化するために、広く用いられるモデリング手法は、各エネルギー値の平均と分散の両方を予測することを含む。 しかし、このモデルは通常のホワイトノイズ仮定では微分できないため、エネルギーの不確実性は自然に強制不確実性に変換されない。 本研究では,空間的相関ノイズ過程を通じてエネルギーと力の不確実性がリンクされる機械学習ポテンシャルエネルギーモデルを提案する。 我々は,2つの平衡外分子データセットのエネルギーと力で学習されたニューラルネットワークポテンシャルを伝達する等変メッセージに対するアプローチを実証する。 さらに,この設定において,深層アンサンブルモデルのベイズ的解釈に基づいて,エピステマティックな不確実性を得る方法を示す。

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