論文の概要: Stability-Aware Training of Machine Learning Force Fields with Differentiable Boltzmann Estimators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13984v2
• Date: Thu, 10 Oct 2024 17:58:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-11 14:27:35.170595
• Title: Stability-Aware Training of Machine Learning Force Fields with Differentiable Boltzmann Estimators
• Title（参考訳）: ボルツマン推定器を用いた機械学習力場の安定度学習
• Authors: Sanjeev Raja, Ishan Amin, Fabian Pedregosa, Aditi S. Krishnapriyan,
• Abstract要約: 安定性を意識したボルツマン推定器(StABlE)トレーニングは、参照量子力学計算とシステムオブザーバブルから共同制御を利用するマルチモーダルトレーニング手法である。 StABlE TrainingはMLFFアーキテクチャやシステムにまたがる一般的な半経験的なフレームワークと見なすことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.699834591020057
• License:
• Abstract: Machine learning force fields (MLFFs) are an attractive alternative to ab-initio methods for molecular dynamics (MD) simulations. However, they can produce unstable simulations, limiting their ability to model phenomena occurring over longer timescales and compromising the quality of estimated observables. To address these challenges, we present Stability-Aware Boltzmann Estimator (StABlE) Training, a multi-modal training procedure which leverages joint supervision from reference quantum-mechanical calculations and system observables. StABlE Training iteratively runs many MD simulations in parallel to seek out unstable regions, and corrects the instabilities via supervision with a reference observable. We achieve efficient end-to-end automatic differentiation through MD simulations using our Boltzmann Estimator, a generalization of implicit differentiation techniques to a broader class of stochastic algorithms. Unlike existing techniques based on active learning, our approach requires no additional ab-initio energy and forces calculations to correct instabilities. We demonstrate our methodology across organic molecules, tetrapeptides, and condensed phase systems, using three modern MLFF architectures. StABlE-trained models achieve significant improvements in simulation stability, data efficiency, and agreement with reference observables. By incorporating observables into the training process alongside first-principles calculations, StABlE Training can be viewed as a general semi-empirical framework applicable across MLFF architectures and systems. This makes it a powerful tool for training stable and accurate MLFFs, particularly in the absence of large reference datasets.
• Abstract（参考訳）: 機械学習力場(MLFF)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、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をモデル化し、推定された可観測物の質を損なう能力を制限することができる。 これらの課題に対処するために、我々は、参照量子力学計算とシステムオブザーバブルから共同で監督するマルチモーダルトレーニングである、安定性を考慮したボルツマン推定器(StABlE)トレーニングを提案する。 StABlEトレーニングは、多くのMDシミュレーションを並行して実行し、不安定な領域を探索し、参照可観測で監督によって不安定を補正する。 我々はBoltzmann Estimatorを用いてMDシミュレーションによる効率的なエンドツーエンド自動微分を実現する。 アクティブラーニングに基づく既存の手法とは異なり、我々のアプローチでは、追加のアブ・イニシアチブ・エネルギを必要とせず、不安定性を修正するために計算を強制する。 有機分子, テトラペプチド, 凝縮相系にまたがる方法論を, 3つの近代MLFFアーキテクチャを用いて実証した。 StABlEで訓練されたモデルは、シミュレーション安定性、データ効率、および参照可観測物との整合性を著しく改善する。 第一原理計算と並行して可観測物をトレーニングプロセスに組み込むことで、StABlEトレーニングはMLFFアーキテクチャやシステムにまたがる一般的な半経験的なフレームワークと見なすことができる。 これにより、特に大規模な参照データセットがない場合には、安定的で正確なMLFFをトレーニングするための強力なツールになります。

関連論文リスト

• Learning Controlled Stochastic Differential Equations [61.82896036131116]
  本研究では,非一様拡散を伴う連続多次元非線形微分方程式のドリフト係数と拡散係数の両方を推定する新しい手法を提案する。 我々は、(L2)、(Linfty)の有限サンプル境界や、係数の正則性に適応する学習率を持つリスクメトリクスを含む、強力な理論的保証を提供する。 当社のメソッドはオープンソースPythonライブラリとして利用可能です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-04T11:09:58Z)
• Amortized Control of Continuous State Space Feynman-Kac Model for Irregular Time Series [14.400596021890863]
  医療、気候、経済などの現実世界のデータセットは、しばしば不規則な時系列として収集される。 本稿では,連続状態空間モデル (ACSSM) を時系列の連続的動的モデリングに用いるためのアモータイズ制御を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T01:27:46Z)
• Optimal design of experiments in the context of machine-learning inter-atomic potentials: improving the efficiency and transferability of kernel based methods [0.7234862895932991]
  原子間相互作用のデータ駆動機械学習(ML)モデルは、原子配列のニュアンスな側面をエネルギーと力の予測に関連付けることができる。 主な課題は、化学環境のディスクリプタが、よく明確に定義された連続計量のない高次元の物体であるという事実に起因している。 実験の統計的計画と最適設計の古典的な概念は、そのような問題を比較的低い計算コストで緩和するのに役立つことを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-14T14:14:23Z)
• 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)
• Online Variational Sequential Monte Carlo [49.97673761305336]
  我々は,計算効率が高く正確なモデルパラメータ推定とベイジアン潜在状態推定を提供する変分連続モンテカルロ法(VSMC)を構築した。 オンラインVSMCは、パラメータ推定と粒子提案適応の両方を効率よく、完全にオンザフライで実行することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T21:45:38Z)
• Distributionally Robust Model-based Reinforcement Learning with Large State Spaces [55.14361269378122]
  強化学習における3つの大きな課題は、大きな状態空間を持つ複雑な力学系、コストのかかるデータ取得プロセス、トレーニング環境の展開から現実の力学を逸脱させることである。 広範に用いられているKullback-Leibler, chi-square, および全変分不確実性集合の下で, 連続状態空間を持つ分布ロバストなマルコフ決定過程について検討した。 本稿では,ガウス過程と最大分散削減アルゴリズムを用いて,多出力名目遷移力学を効率的に学習するモデルベースアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-05T13:42:11Z)
• Forces are not Enough: Benchmark and Critical Evaluation for Machine Learning Force Fields with Molecular Simulations [5.138982355658199]
  分子動力学(MD)シミュレーション技術は様々な自然科学応用に広く用いられている。 我々は、最先端(SOTA)ML FFモデルの集合をベンチマークし、特に、一般的にベンチマークされる力の精度が、関連するシミュレーション指標とうまく一致していないことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-13T17:59:03Z)
• Guaranteed Conservation of Momentum for Learning Particle-based Fluid Dynamics [96.9177297872723]
  本稿では,学習物理シミュレーションにおける線形運動量を保証する新しい手法を提案する。 我々は、強い制約で運動量の保存を強制し、反対称的な連続的な畳み込み層を通して実現する。 提案手法により,学習シミュレータの物理的精度を大幅に向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-12T09:12:59Z)
• Learning continuous models for continuous physics [94.42705784823997]
  本研究では,科学技術応用のための機械学習モデルを検証する数値解析理論に基づくテストを開発する。 本研究は,従来のMLトレーニング/テスト手法と一体化して,科学・工学分野におけるモデルの検証を行う方法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-17T07:56:46Z)
• Using scientific machine learning for experimental bifurcation analysis of dynamic systems [2.204918347869259]
  本研究は、極限サイクルを持つ物理非線形力学系に対する普遍微分方程式(UDE)モデルの訓練に焦点をあてる。 数値シミュレーションによりトレーニングデータを生成する例を考察するとともに,提案するモデリング概念を物理実験に適用する。 ニューラルネットワークとガウス過程の両方を、力学モデルと共に普遍近似器として使用し、UDEモデリングアプローチの正確性と堅牢性を批判的に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-22T15:43:03Z)
• 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)

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。