論文の概要: Generalizability of Graph Neural Network Force Fields for Predicting Solid-State Properties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09931v2
• Date: Sat, 21 Dec 2024 16:21:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:50:41.505456
• Title: Generalizability of Graph Neural Network Force Fields for Predicting Solid-State Properties
• Title（参考訳）: 固体特性予測のためのグラフニューラルネットワーク力場の一般化可能性
• Authors: Shaswat Mohanty, Yifan Wang, Wei Cai,
• Abstract要約: 機械学習力場(MLFF)は、複雑な分子系に対するアブ初期シミュレーションの計算的に効率的な代替手段を提供する。 本研究では、グラフニューラルネットワーク(GNN)ベースのMLFFを用いて、トレーニング中に明示的に含まない固体現象を記述する能力について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.405078403907241
• License:
• Abstract: Machine-learned force fields (MLFFs) promise to offer a computationally efficient alternative to ab initio simulations for complex molecular systems. However, ensuring their generalizability beyond training data is crucial for their wide application in studying solid materials. This work investigates the ability of a graph neural network (GNN)-based MLFF, trained on Lennard-Jones Argon, to describe solid-state phenomena not explicitly included during training. We assess the MLFF's performance in predicting phonon density of states (PDOS) for a perfect face-centered cubic (FCC) crystal structure at both zero and finite temperatures. Additionally, we evaluate vacancy migration rates and energy barriers in an imperfect crystal using direct molecular dynamics (MD) simulations and the string method. Notably, vacancy configurations were absent from the training data. Our results demonstrate the MLFF's capability to capture essential solid-state properties with good agreement to reference data, even for unseen configurations. We further discuss data engineering strategies to enhance the generalizability of MLFFs. The proposed set of benchmark tests and workflow for evaluating MLFF performance in describing perfect and imperfect crystals pave the way for reliable application of MLFFs in studying complex solid-state materials.
• Abstract（参考訳）: 機械学習力場(MLFF)は、複雑な分子系に対するアブ初期シミュレーションの計算的に効率的な代替手段を提供する。 しかし, 固体材料の研究に広く応用するためには, トレーニングデータ以外の一般化性を確保することが重要である。 本研究では、Lenard-Jones Argonでトレーニングされたグラフニューラルネットワーク(GNN)ベースのMLFFを用いて、トレーニング中に明示的に含まれない固体現象を記述する能力について検討する。 完全面中心立方体(FCC)結晶構造における状態のフォノン密度(PDOS)を予測する際のMLFFの性能を,0温度と有限温度の両方で評価した。 さらに, 直接分子動力学シミュレーションと弦法を用いて不完全結晶中の空孔移動速度とエネルギー障壁を評価する。 特に、トレーニングデータには空き容量構成が欠落していた。 本研究はMLFFが参照データとよく一致した本質的な固体特性を捕捉する能力を示したものである。 また、MLFFの一般化性を高めるためのデータエンジニアリング戦略についても論じる。 完全かつ不完全な結晶を記述する際にMLFFの性能を評価するための一連のベンチマークテストとワークフローは、複雑な固体材料の研究におけるMLFFの信頼性の高い応用の道を開く。

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