論文の概要: Generating High-Precision Force Fields for Molecular Dynamics Simulations to Study Chemical Reaction Mechanisms using Molecular Configuration Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00499v1
• Date: Sun, 31 Dec 2023 13:43:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 17:07:43.474814
• Title: Generating High-Precision Force Fields for Molecular Dynamics Simulations to Study Chemical Reaction Mechanisms using Molecular Configuration Transformer
• Title（参考訳）: 分子動力学シミュレーションのための高精度力場の生成と分子構成変換器を用いた化学反応機構の研究
• Authors: Sihao Yuan, Xu Han, Zhaoxin Xie, Cheng Fan, Yi Issac Yang, Yi Qin Gao
• Abstract要約: 本稿では,分子モデルに基づく分子モデル,分子構成変換器を用いて,分子モデリングのための高精度力場を訓練する手法を提案する。 このポテンシャルエネルギー関数は計算コストの低い高精度なシミュレーションを可能にし、化学反応のメカニズムをより正確に計算する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.316344771137644
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Theoretical studies on chemical reaction mechanisms have been crucial in organic chemistry. Traditionally, calculating the manually constructed molecular conformations of transition states for chemical reactions using quantum chemical calculations is the most commonly used method. However, this way is heavily dependent on individual experience and chemical intuition. In our previous study, we proposed a research paradigm that uses enhanced sampling in QM/MM molecular dynamics simulations to study chemical reactions. This approach can directly simulate the entire process of a chemical reaction. However, the computational speed limits the use of high-precision potential energy functions for simulations. To address this issue, we present a scheme for training high-precision force fields for molecular modeling using our developed graph-neural-network-based molecular model, molecular configuration transformer. This potential energy function allows for highly accurate simulations at a low computational cost, leading to more precise calculations of the mechanism of chemical reactions. We have used this approach to study a Cope rearrangement reaction and a Carbonyl insertion reaction catalyzed by Manganese. This "AI+Physics" based simulation approach is expected to become a new trend in the theoretical study of organic chemical reaction mechanisms.
• Abstract（参考訳）: 化学反応機構の理論的研究は有機化学において重要である。 伝統的に、量子化学計算を用いた化学反応の遷移状態の手動構成の分子コンフォメーションを計算することが最も一般的に用いられる方法である。 しかし、この方法は個々の経験と化学直観に大きく依存している。 そこで本研究では,QM/MM分子動力学シミュレーションによる化学反応のサンプリングを改良した研究パラダイムを提案する。 このアプローチは化学反応の全過程を直接シミュレートすることができる。 しかし、計算速度はシミュレーションにおける高精度ポテンシャルエネルギー関数の使用を制限する。 そこで本研究では, グラフニューラルネットワークに基づく分子モデルである分子構成変換器を用いて, 分子モデリングのための高精度な力場を訓練する手法を提案する。 このポテンシャルエネルギー関数は、低い計算コストで高精度なシミュレーションを可能にし、化学反応のメカニズムをより正確に計算することができる。 我々はこのアプローチを用いて,マンガン触媒によるコープ転位反応とカルボニル挿入反応の研究を行った。 この「AI+Physics」に基づくシミュレーション手法は、有機化学反応機構の理論研究において新しい傾向が期待される。

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