論文の概要: Stability-Aware Training of Neural Network Interatomic Potentials with Differentiable Boltzmann Estimators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13984v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 18:12:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 14:20:50.488265
• Title: Stability-Aware Training of Neural Network Interatomic Potentials with Differentiable Boltzmann Estimators
• Title（参考訳）: ボルツマン推定器を用いたニューラルネットワーク間ポテンシャルの安定性を考慮した学習
• Authors: Sanjeev Raja, Ishan Amin, Fabian Pedregosa, Aditi S. Krishnapriyan
• Abstract要約: 安定かつ正確なNNIPを生成するための安定型ボルツマン推定器(StABlE)トレーニングを提案する。 StABlE Trainingは、不安定な領域を探すためにMDシミュレーションを反復的に実行し、参照オブザーバブルで監督によって不安定を補正する。 我々は, 有機分子, テトラペプチド, 凝縮相系および3つの近代NNIPアーキテクチャを用いた方法論を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.781228780303184
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural network interatomic potentials (NNIPs) are an attractive alternative to ab-initio methods for molecular dynamics (MD) simulations. However, they can produce unstable simulations which sample unphysical states, limiting their usefulness for modeling phenomena occurring over longer timescales. To address these challenges, we present Stability-Aware Boltzmann Estimator (StABlE) Training, a multi-modal training procedure which combines conventional supervised training from quantum-mechanical energies and forces with reference system observables, to produce stable and accurate NNIPs. StABlE Training iteratively runs MD simulations to seek out unstable regions, and corrects the instabilities via supervision with a reference observable. The training procedure is enabled by the Boltzmann Estimator, which allows efficient computation of gradients required to train neural networks to system observables, and can detect both global and local instabilities. We demonstrate our methodology across organic molecules, tetrapeptides, and condensed phase systems, along with using three modern NNIP architectures. In all three cases, StABlE-trained models achieve significant improvements in simulation stability and recovery of structural and dynamic observables. In some cases, StABlE-trained models outperform conventional models trained on datasets 50 times larger. As a general framework applicable across NNIP architectures and systems, StABlE Training is a powerful tool for training stable and accurate NNIPs, particularly in the absence of large reference datasets.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワーク間ポテンシャル(NNIP)は、分子動力学(MD)シミュレーションのためのab-initio法に代わる魅力的な方法である。 しかし、非物理的状態をサンプリングする不安定なシミュレーションを生成でき、より長い時間スケールで発生する現象のモデル化に有用性が制限される。 これらの課題に対処するために,量子力学的エネルギーと力による従来の教師付きトレーニングと参照系観測装置を組み合わせたマルチモーダルトレーニング手順であるstable(stable)トレーニングを行い,安定かつ正確なnnipsを生成する。 安定トレーニングは、不安定な領域を求めるためにmdシミュレーションを繰り返し実行し、参照観測可能な監督によって不安定性を修正する。 トレーニング手順はボルツマン推定器(boltzmann estimator)によって実現されており、ニューラルネットワークをシステム観測に訓練するのに必要な勾配の効率的な計算を可能にし、グローバルとローカルの両方の不安定性を検出することができる。 我々は, 有機分子, テトラペプチド, 凝縮相系および3つの近代NNIPアーキテクチャを用いた方法論を実証した。 3つのケースすべてにおいて、StABlEで訓練されたモデルは、シミュレーションの安定性と構造および動的可観測物の回復において大幅に改善された。 場合によっては、安定したトレーニングされたモデルは、データセットでトレーニングされた従来のモデルよりも50倍大きい。 NNIPアーキテクチャやシステムに適用可能な一般的なフレームワークとして、StABlE Trainingは、特に大規模な参照データセットがない場合に、安定的で正確なNNIPをトレーニングするための強力なツールである。

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