Fugu-MT 論文翻訳(概要): Latent Ewald summation for machine learning of long-range interactions

論文の概要: Latent Ewald summation for machine learning of long-range interactions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15165v1
Date: Tue, 27 Aug 2024 16:03:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-28 13:13:36.186332
Title: Latent Ewald summation for machine learning of long-range interactions
Title（参考訳）: 長距離相互作用の機械学習のための潜在エワルド和法
Authors: Bingqing Cheng,
Abstract要約: 本稿では,局所的な原子ディスクリプタから潜伏変数を学習することにより,長距離相互作用を考慮した簡便かつ効率的な手法を提案する。荷電, 極性, 無極性分子二量体, バルク水, 水蒸気界面などのシステムでは, 標準的な短距離MLIPが非物理的予測に繋がることを示した。長距離モデルはこれらのアーティファクトを効果的に排除し、短距離MLIPの計算コストの約2倍に過ぎなかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Machine learning interatomic potentials (MLIPs) often neglect long-range interactions, such as electrostatic and dispersion forces. In this work, we introduce a straightforward and efficient method to account for long-range interactions by learning a latent variable from local atomic descriptors and applying an Ewald summation to this variable. We demonstrate that in systems including charged, polar, or apolar molecular dimers, bulk water, and water-vapor interface, standard short-ranged MLIPs can lead to unphysical predictions even when employing message passing. The long-range models effectively eliminate these artifacts, with only about twice the computational cost of short-range MLIPs.
Abstract（参考訳）: 機械学習の原子間ポテンシャル(MLIP)は、静電気や分散力のような長距離相互作用を無視することが多い。本研究では,局所的な原子ディスクリプタから潜伏変数を学習し,この変数にエワルド和を適用することにより,長距離相互作用の簡易かつ効率的な手法を提案する。荷電, 極性, 無極性分子二量体, バルク水, 水蒸気界面などのシステムでは, 標準的な短距離MLIPは, メッセージパッシングを用いても非物理的な予測を導出できることを示した。長距離モデルはこれらのアーティファクトを効果的に排除し、短距離MLIPの計算コストの約2倍に過ぎなかった。

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