論文の概要: Broadening the Scope of Neural Network Potentials through Direct Inclusion of Additional Molecular Attributes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15073v2
• Date: Fri, 07 Feb 2025 08:58:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:52:49.738091
• Title: Broadening the Scope of Neural Network Potentials through Direct Inclusion of Additional Molecular Attributes
• Title（参考訳）: 付加的な分子属性の直接包摂によるニューラルネットワーク電位のスコープの拡大
• Authors: Guillem Simeon, Antonio Mirarchi, Raul P. Pelaez, Raimondas Galvelis, Gianni De Fabritiis,
• Abstract要約: ニューラルネットワークのポテンシャル表現に追加の電子属性を含めることの重要性を実証する。 この修正によって、原子番号と位置のみの使用に起因する入力縮退が解決されることを示す。 これは、適切な戦略や物理学に基づくエネルギー用語を含めることなく達成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.679689033125693
• License:
• Abstract: Most state-of-the-art neural network potentials do not account for molecular attributes other than atomic numbers and positions, which limits its range of applicability by design. In this work, we demonstrate the importance of including additional electronic attributes in neural network potential representations with a minimal architectural change to TensorNet, a state-of-the-art equivariant model based on Cartesian rank-2 tensor representations. By performing experiments on both custom-made and public benchmarking datasets, we show that this modification resolves the input degeneracy issues stemming from the use of atomic numbers and positions alone, while enhancing the model's predictive accuracy across diverse chemical systems with different charge or spin states. This is accomplished without tailored strategies or the inclusion of physics-based energy terms, while maintaining efficiency and accuracy. These findings should furthermore encourage researchers to train and use models incorporating these additional representations.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの最先端のニューラルネットワーク電位は、原子番号や位置以外の分子特性を考慮せず、設計による適用範囲を制限する。 本研究では、カルテシアン階数2テンソル表現に基づく最先端同変モデルであるTensorNetに対して、最小限のアーキテクチャ変更を伴うニューラルネットワークポテンシャル表現に電子的属性を加えることの重要性を示す。 この修正により、原子番号と位置だけで発生する入力縮退問題を解消し、異なる電荷やスピン状態を持つ様々な化学系の予測精度を高めながら、カスタムメイドおよびパブリックベンチマークデータセットの両方で実験を行うことで、モデルの予測精度を向上させる。 これは、効率と精度を維持しながら、適切な戦略や物理学に基づくエネルギー用語を含めることなく達成される。 これらの発見は、さらに研究者に、これらの追加表現を取り入れたモデルを訓練し、使用するよう促すだろう。

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