論文の概要: Interpolation and differentiation of alchemical degrees of freedom in machine learning interatomic potentials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10746v3
• Date: Tue, 03 Dec 2024 09:47:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:38:17.912183
• Title: Interpolation and differentiation of alchemical degrees of freedom in machine learning interatomic potentials
• Title（参考訳）: 機械学習の原子間ポテンシャルにおけるアルケミカル自由度の補間と微分
• Authors: Juno Nam, Jiayu Peng, Rafael Gómez-Bombarelli,
• Abstract要約: 原子性物質シミュレーションにおける連続的および微分可能なアルケミカル自由度の利用について報告する。 提案手法は,MLIPのメッセージパッシングおよび読み出し機構の変更とともに,対応する重みを持つアルケミカル原子を入力グラフに導入する。 MLIPのエンドツーエンドの微分可能性により、構成重みに対するエネルギー勾配の効率的な計算が可能となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.980222898148295
• License:
• Abstract: Machine learning interatomic potentials (MLIPs) have become a workhorse of modern atomistic simulations, and recently published universal MLIPs, pre-trained on large datasets, have demonstrated remarkable accuracy and generalizability. However, the computational cost of MLIPs limits their applicability to chemically disordered systems requiring large simulation cells or to sample-intensive statistical methods. Here, we report the use of continuous and differentiable alchemical degrees of freedom in atomistic materials simulations, exploiting the fact that graph neural network MLIPs represent discrete elements as real-valued tensors. The proposed method introduces alchemical atoms with corresponding weights into the input graph, alongside modifications to the message-passing and readout mechanisms of MLIPs, and allows smooth interpolation between the compositional states of materials. The end-to-end differentiability of MLIPs enables efficient calculation of the gradient of energy with respect to the compositional weights. With this modification, we propose methodologies for optimizing the composition of solid solutions towards target macroscopic properties, characterizing order and disorder in multicomponent oxides, and conducting alchemical free energy simulations to quantify the free energy of vacancy formation and composition changes. The approach offers an avenue for extending the capabilities of universal MLIPs in the modeling of compositional disorder and characterizing the phase stability of complex materials systems.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の原子間ポテンシャル(MLIP)は、現代の原子論シミュレーションの成果となり、最近、大規模なデータセットで事前訓練された普遍的なMLIPが、驚くほどの精度と一般化性を示している。 しかし、MLIPの計算コストは、大きなシミュレーションセルを必要とする化学的に乱れたシステムやサンプル集約的な統計手法に適用可能であることを制限している。 本稿では, グラフニューラルネットワークMLIPが離散要素を実数値テンソルとして表現するという事実を利用して, 原子論的材料シミュレーションにおける連続的かつ微分可能なアルケミカル自由度の利用を報告する。 提案手法では, MLIPのメッセージパッシング機構や読み出し機構の変更とともに, 入力グラフに対応する重みを持つアルケミカル原子を導入し, 材料の組成状態間のスムーズな補間を可能にする。 MLIPのエンドツーエンドの微分可能性により、構成重みに対するエネルギー勾配の効率的な計算が可能となる。 この修正により, 固体溶液の組成を目的のマクロな性質に最適化し, 多成分酸化物の秩序と障害を特徴づけ, 空孔形成と組成変化の自由エネルギーを定量化するためのアルケミカル自由エネルギーシミュレーションを行う手法が提案される。 このアプローチは、構成障害のモデル化におけるユニバーサルMLIPの能力を拡張し、複雑な材料システムの相安定性を特徴づける手段を提供する。

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