論文の概要: Transition Path Sampling with Improved Off-Policy Training of Diffusion Path Samplers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19961v4
• Date: Mon, 07 Oct 2024 14:54:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 13:11:13.880520
• Title: Transition Path Sampling with Improved Off-Policy Training of Diffusion Path Samplers
• Title（参考訳）: 拡散路サンプリング器のオフポリティトレーニング改善による遷移路サンプリング
• Authors: Kiyoung Seong, Seonghyun Park, Seonghwan Kim, Woo Youn Kim, Sungsoo Ahn,
• Abstract要約: 遷移経路サンプリングのための拡散経路サンプリングを訓練する新しい手法を提案する。 我々はこの問題を対象経路測定の償却サンプリングとして再考した。 我々はTPS-DPSを合成二重井戸電位と3つのペプチドで評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.210248065533133
• License:
• Abstract: Understanding transition pathways between meta-stable states in molecular systems is crucial to advance material design and drug discovery. However, unbiased molecular dynamics simulations are computationally infeasible due to the high energy barriers separating these states. Although recent machine learning techniques offer potential solutions, they are often limited to simple systems or rely on collective variables (CVs) derived from costly domain expertise. In this paper, we introduce a novel approach that trains diffusion path samplers (DPS) for transition path sampling (TPS) without the need for CVs. We recast the problem as an amortized sampling of the target path measure, minimizing the log-variance divergence between the path measure induced by our DPS and the target path measure. To ensure scalability for high-dimensional tasks, we introduce (1) a new off-policy training objective based on learning control variates with replay buffers and (2) a scale-based equivariant parameterization of the bias forces. We evaluate our approach, coined TPS-DPS, on a synthetic double-well potential and three peptides: Alanine Dipeptide, Polyproline Helix, and Chignolin. Results show that our approach produces more realistic and diverse transition pathways compared to existing baselines.
• Abstract（参考訳）: 分子系の準安定状態間の遷移経路を理解することは、物質設計と創薬の進歩に不可欠である。 しかし、これらの状態を分離する高エネルギー障壁のため、非バイアス分子動力学シミュレーションは計算不可能である。 最近の機械学習技術は潜在的な解決策を提供するが、しばしば単純なシステムに制限されるか、高価なドメインの専門知識から派生した集合変数(CV)に依存している。 本稿では,移動路サンプリング(TPS)のための拡散路サンプリング(DPS)をCVを必要とせずに訓練する手法を提案する。 DPSによって誘導される経路測度と対象経路測度の対数分散を最小化して、対象経路測度を補正したサンプリングとして再放送する。 高次元タスクのスケーラビリティを確保するため,(1)リプレイバッファによる学習制御に基づく新たなオフ政治学習目標,(2)バイアス力のスケールベース同変パラメータ化を提案する。 我々は、合成二重井戸電位と3つのペプチド(アラニンジペプチド、ポリプロリンヘリックス、チグノリン)に基づいて、TPS-DPSと呼ばれるアプローチを評価した。 その結果,本手法は既存のベースラインと比較して,より現実的で多様な遷移経路を生み出すことがわかった。

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