論文の概要: Quantum Hardware-Enabled Molecular Dynamics via Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08554v1
• Date: Wed, 12 Jun 2024 18:00:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 22:27:16.702731
• Title: Quantum Hardware-Enabled Molecular Dynamics via Transfer Learning
• Title（参考訳）: 転移学習による量子ハードウェア実現分子動力学
• Authors: Abid Khan, Prateek Vaish, Yaoqi Pang, Nikhil Kowshik, Michael S. Chen, Clay H. Batton, Grant M. Rotskoff, J. Wayne Mullinax, Bryan K. Clark, Brenda M. Rubenstein, Norm M. Tubman,
• Abstract要約: 量子ハードウェア上での分子動力学シミュレーションのための新しい経路を提案する。 移動学習と機械学習によるポテンシャルエネルギー表面構築技術を組み合わせることにより,新しい経路が提案される。 このアプローチは、機械学習モデルをトレーニングして、Behler-Parrinelloニューラルネットワークを用いて分子のポテンシャルエネルギーを予測することによって実証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9144534010016192
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The ability to perform ab initio molecular dynamics simulations using potential energies calculated on quantum computers would allow virtually exact dynamics for chemical and biochemical systems, with substantial impacts on the fields of catalysis and biophysics. However, noisy hardware, the costs of computing gradients, and the number of qubits required to simulate large systems present major challenges to realizing the potential of dynamical simulations using quantum hardware. Here, we demonstrate that some of these issues can be mitigated by recent advances in machine learning. By combining transfer learning with techniques for building machine-learned potential energy surfaces, we propose a new path forward for molecular dynamics simulations on quantum hardware. We use transfer learning to reduce the number of energy evaluations that use quantum hardware by first training models on larger, less accurate classical datasets and then refining them on smaller, more accurate quantum datasets. We demonstrate this approach by training machine learning models to predict a molecule's potential energy using Behler-Parrinello neural networks. When successfully trained, the model enables energy gradient predictions necessary for dynamics simulations that cannot be readily obtained directly from quantum hardware. To reduce the quantum resources needed, the model is initially trained with data derived from low-cost techniques, such as Density Functional Theory, and subsequently refined with a smaller dataset obtained from the optimization of the Unitary Coupled Cluster ansatz. We show that this approach significantly reduces the size of the quantum training dataset while capturing the high accuracies needed for quantum chemistry simulations.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータ上で計算されたポテンシャルエネルギーを用いてアブ初期分子動力学シミュレーションを実行する能力は、触媒学と生物物理学の分野に大きな影響を与える化学・生化学系のほとんど正確な力学を許容する。 しかし、ノイズの多いハードウェア、計算勾配のコスト、大規模システムのシミュレーションに必要な量子ビットの数などは、量子ハードウェアを用いた動的シミュレーションの可能性を実現する上で大きな課題である。 ここでは、機械学習の最近の進歩によって、これらの問題のいくつかを緩和できることを実証する。 移動学習と機械学習によるポテンシャルエネルギー表面構築技術を組み合わせることで,量子ハードウェア上での分子動力学シミュレーションの新しい手法を提案する。 転送学習を用いて、より大きく、より正確でない古典的データセット上でモデルをトレーニングし、より小さく、より正確な量子データセット上でそれらを精錬することで、量子ハードウェアを使用するエネルギー評価の数を削減します。 このアプローチは、機械学習モデルをトレーニングして、Behler-Parrinelloニューラルネットワークを用いて分子のポテンシャルエネルギーを予測することによって実証される。 トレーニングが成功すれば、量子ハードウェアから直接は得られない動的シミュレーションに必要なエネルギー勾配予測が可能になる。 必要な量子リソースを減らすために、モデルはまず密度汎関数理論のような低コストな手法から得られたデータで訓練され、その後、ユニタリ結合クラスタアンサッツの最適化から得られたより小さなデータセットで改良される。 提案手法は,量子化学シミュレーションに必要な高い精度を計測しながら,量子トレーニングデータセットのサイズを大幅に削減することを示す。

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