論文の概要: Efficient Generation of Molecular Clusters with Dual-Scale Equivariant Flow Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07539v1
• Date: Thu, 10 Oct 2024 02:17:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 16:26:23.071211
• Title: Efficient Generation of Molecular Clusters with Dual-Scale Equivariant Flow Matching
• Title（参考訳）: 2次元等変流マッチングによる分子クラスターの効率的な生成
• Authors: Akshay Subramanian, Shuhui Qu, Cheol Woo Park, Sulin Liu, Janghwan Lee, Rafael Gómez-Bombarelli,
• Abstract要約: トレーニングと推論を粗い粒度と全原子ステージに分離する2次元フローマッチング法を開発した。 MDシミュレーションにより得られたY6分子クラスターのデータセット上で,本手法の有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.909830898977327
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Amorphous molecular solids offer a promising alternative to inorganic semiconductors, owing to their mechanical flexibility and solution processability. The packing structure of these materials plays a crucial role in determining their electronic and transport properties, which are key to enhancing the efficiency of devices like organic solar cells (OSCs). However, obtaining these optoelectronic properties computationally requires molecular dynamics (MD) simulations to generate a conformational ensemble, a process that can be computationally expensive due to the large system sizes involved. Recent advances have focused on using generative models, particularly flow-based models as Boltzmann generators, to improve the efficiency of MD sampling. In this work, we developed a dual-scale flow matching method that separates training and inference into coarse-grained and all-atom stages and enhances both the accuracy and efficiency of standard flow matching samplers. We demonstrate the effectiveness of this method on a dataset of Y6 molecular clusters obtained through MD simulations, and we benchmark its efficiency and accuracy against single-scale flow matching methods.
• Abstract（参考訳）: アモルファス分子固体は、機械的柔軟性と溶液処理性のため、無機半導体の代替として有望である。 これらの材料の包装構造は、有機太陽電池(OSC)などの装置の効率を高める鍵となる電子的・輸送的特性を決定する上で重要な役割を担っている。 しかしながら、これらの光電子特性を計算的に取得するには、コンフォメーションアンサンブルを生成するために分子動力学(MD)シミュレーションが必要である。 近年の進歩はジェネレーティブモデル、特にフローベースモデルをボルツマン・ジェネレータとして使用することに集中し、MDサンプリングの効率を改善している。 本研究では, トレーニングと推論を粗粒度と全原子ステージに分離し, 標準流量整合サンプリング器の精度と効率を両立させる2次元フローマッチング法を開発した。 MDシミュレーションにより得られたY6分子クラスターのデータセット上で,本手法の有効性を実証し,その効率と精度を単スケールフローマッチング法と比較した。

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