論文の概要: Neural Thermodynamic Integration: Free Energies from Energy-based Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02313v3
• Date: Mon, 16 Sep 2024 09:17:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 01:55:54.537207
• Title: Neural Thermodynamic Integration: Free Energies from Energy-based Diffusion Models
• Title（参考訳）: ニューラル熱力学統合:エネルギーベース拡散モデルからの自由エネルギー
• Authors: Bálint Máté, François Fleuret, Tristan Bereau,
• Abstract要約: 我々は、トレーニング可能なニューラルネットワークで表されるアルケミカル経路に沿って熱力学積分(TI)を実行することを提案する。 本研究では、相互作用系と非相互作用系の間の時間依存ハミルトン補間をパラメトリズし、その勾配を最適化する。 すべての中間アンサンブルをサンプリングするエネルギーベース拡散モデルの能力により、単一の参照計算からTIを実行することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.871787625519513
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Thermodynamic integration (TI) offers a rigorous method for estimating free-energy differences by integrating over a sequence of interpolating conformational ensembles. However, TI calculations are computationally expensive and typically limited to coupling a small number of degrees of freedom due to the need to sample numerous intermediate ensembles with sufficient conformational-space overlap. In this work, we propose to perform TI along an alchemical pathway represented by a trainable neural network, which we term Neural TI. Critically, we parametrize a time-dependent Hamiltonian interpolating between the interacting and non-interacting systems, and optimize its gradient using a score matching objective. The ability of the resulting energy-based diffusion model to sample all intermediate ensembles allows us to perform TI from a single reference calculation. We apply our method to Lennard-Jones fluids, where we report accurate calculations of the excess chemical potential, demonstrating that Neural TI reproduces the underlying changes in free energy without the need for simulations at interpolating Hamiltonians.
• Abstract（参考訳）: 熱力学積分(TI)は、補間コンフォメーションアンサンブルを補間することで、自由エネルギー差を推定するための厳密な方法を提供する。 しかし、TI計算は計算コストが高く、多くの中間アンサンブルを十分なコンフォメーション空間オーバーラップでサンプリングする必要があるため、通常は少数の自由度を結合することに制限される。 本研究では、トレーニング可能なニューラルネットワークで表されるアルケミカル経路に沿ってTIを実行することを提案する。 臨界的に、相互作用系と非相互作用系の間の時間依存ハミルトン補間をパラメトリズし、スコアマッチング目的を用いて勾配を最適化する。 すべての中間アンサンブルをサンプリングするエネルギーベース拡散モデルの能力により、単一の参照計算からTIを実行することができる。 我々はこの手法をレナード・ジョーンズ流体に適用し、過剰な化学ポテンシャルの正確な計算を報告し、Neural TIがハミルトニアンを補間するシミュレーションを必要とせずに自由エネルギーの変化を再現することを示した。

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