論文の概要: Computing Transition Pathways for the Study of Rare Events Using Deep Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05905v1
- Date: Mon, 8 Apr 2024 23:30:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-10 16:28:06.444116
- Title: Computing Transition Pathways for the Study of Rare Events Using Deep Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 深層強化学習を用いた希少事象研究のための計算遷移経路
- Authors: Bo Lin, Yangzheng Zhong, Weiqing Ren,
- Abstract要約: 本研究では,特定の経路空間上でのコスト最小化問題としてパスフィニングタスクを定式化する。
コスト関数はFreidlin-Wentzellアクション関数から適用され、荒々しい潜在的な景観に対処できる。
この方法は、エピソードを生成するポリシーにシステムのポテンシャル力を取り入れ、システムの物理的特性と分子系の学習過程を組み合わせる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.092552518040045
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Understanding the transition events between metastable states in complex systems is an important subject in the fields of computational physics, chemistry and biology. The transition pathway plays an important role in characterizing the mechanism underlying the transition, for example, in the study of conformational changes of bio-molecules. In fact, computing the transition pathway is a challenging task for complex and high-dimensional systems. In this work, we formulate the path-finding task as a cost minimization problem over a particular path space. The cost function is adapted from the Freidlin-Wentzell action functional so that it is able to deal with rough potential landscapes. The path-finding problem is then solved using a actor-critic method based on the deep deterministic policy gradient algorithm (DDPG). The method incorporates the potential force of the system in the policy for generating episodes and combines physical properties of the system with the learning process for molecular systems. The exploitation and exploration nature of reinforcement learning enables the method to efficiently sample the transition events and compute the globally optimal transition pathway. We illustrate the effectiveness of the proposed method using three benchmark systems including an extended Mueller system and the Lennard-Jones system of seven particles.
- Abstract（参考訳）: 複雑系における準安定状態間の遷移現象を理解することは、計算物理学、化学、生物学の分野において重要な課題である。
転移経路は、例えば、生体分子のコンフォメーション変化の研究において、転移の基盤となるメカニズムを特徴づける上で重要な役割を果たしている。
実際、遷移経路の計算は複雑で高次元のシステムにとって難しい課題である。
本研究では,特定の経路空間上でのコスト最小化問題としてパスフィニングタスクを定式化する。
コスト関数はFreidlin-Wentzellアクション関数から適用され、荒々しい潜在的な景観に対処できる。
次に、ディープ決定性ポリシー勾配アルゴリズム(DDPG)に基づくアクター批判法を用いてパスフィニング問題を解く。
この方法は、エピソードを生成するポリシーにシステムのポテンシャル力を取り入れ、システムの物理的特性と分子系の学習過程を結合する。
強化学習の活用と探索の性質により、遷移事象を効率的にサンプリングし、大域的最適遷移経路を計算することができる。
提案手法の有効性を,拡張型ミュラーシステムと7粒子のレナード・ジョーンズシステムを含む3つのベンチマークシステムを用いて検討した。
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