論文の概要: Bayesian optimization of atomic structures with prior probabilities from universal interatomic potentials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15590v1
• Date: Wed, 28 Aug 2024 07:26:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-29 17:03:09.206244
• Title: Bayesian optimization of atomic structures with prior probabilities from universal interatomic potentials
• Title（参考訳）: 普遍原子間ポテンシャルからの先行確率を持つ原子構造のベイズ最適化
• Authors: Peder Lyngby, Casper Larsen, Karsten Wedel Jacobsen,
• Abstract要約: GOFEE/BEACONフレームワークのベイズ的アプローチと、普遍的な機械学習ポテンシャルの強みを組み合わせた新しいアプローチを提案する。 多様なシステムを対象とした比較分析により,本手法の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The optimization of atomic structures plays a pivotal role in understanding and designing materials with desired properties. However, conventional methods often struggle with the formidable task of navigating the vast potential energy surface, especially in high-dimensional spaces with numerous local minima. Recent advancements in machine learning-driven surrogate models offer a promising avenue for alleviating this computational burden. In this study, we propose a novel approach that combines the strengths of universal machine learning potentials with a Bayesian approach of the GOFEE/BEACON framework. By leveraging the comprehensive chemical knowledge encoded in pretrained universal machine learning potentials as a prior estimate of energy and forces, we enable the Gaussian process to focus solely on capturing the intricate nuances of the potential energy surface. We demonstrate the efficacy of our approach through comparative analyses across diverse systems, including periodic bulk materials, surface structures, and a cluster.
• Abstract（参考訳）: 原子構造の最適化は、望ましい性質を持つ材料を理解し設計する上で重要な役割を担っている。 しかし、従来の手法は、特に多くの局所ミニマを持つ高次元空間において、巨大なポテンシャルエネルギー表面をナビゲートする恐ろしい作業にしばしば苦労する。 機械学習駆動サロゲートモデルの最近の進歩は、この計算負担を軽減するための有望な道を提供する。 本研究では,汎用機械学習の強みと,GOFEE/BEACONフレームワークのベイズ的アプローチを組み合わせた新しいアプローチを提案する。 事前訓練された普遍的機械学習ポテンシャルに符号化された包括的化学知識をエネルギーと力の事前推定として活用することにより、ガウス過程はポテンシャルエネルギー表面の複雑なニュアンスを捉えることにのみ焦点を絞ることができる。 本研究では, 周期的バルク材料, 表面構造, クラスターを含む多種多様なシステムを対象に, 比較分析によるアプローチの有効性を実証する。

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