Fugu-MT 論文翻訳(概要): Benchmarking Data Efficiency in $Δ$-ML and Multifidelity Models for Quantum Chemistry

論文の概要: Benchmarking Data Efficiency in $Δ$-ML and Multifidelity Models for Quantum Chemistry

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11391v2
Date: Thu, 17 Oct 2024 08:12:53 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-18 13:17:57.487539
Title: Benchmarking Data Efficiency in $Δ$-ML and Multifidelity Models for Quantum Chemistry
Title（参考訳）: Δ$-MLのベンチマークデータ効率と量子化学における多忠実度モデル
Authors: Vivin Vinod, Peter Zaspel,
Abstract要約: この研究は、$Delta$-ML、MFML、最適化されたMFML(o-MFML)に関連するデータコストを比較する。以上の結果から,マルチ忠実度法は,多くの予測を行う場合の標準$Delta$-ML手法を超えることが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: The development of machine learning (ML) methods has made quantum chemistry (QC) calculations more accessible by reducing the compute cost incurred in conventional QC methods. This has since been translated into the overhead cost of generating training data. Increased work in reducing the cost of generating training data resulted in the development of $\Delta$-ML and multifidelity machine learning methods which use data at more than one QC level of accuracy, or fidelity. This work compares the data costs associated with $\Delta$-ML, multifidelity machine learning (MFML), and optimized MFML (o-MFML) in contrast with a newly introduced Multifidelity$\Delta$-Machine Learning (MF$\Delta$ML) method for the prediction of ground state energies over the multifidelity benchmark dataset QeMFi. This assessment is made on the basis of training data generation cost associated with each model and is compared with the single fidelity kernel ridge regression (KRR) case. The results indicate that the use of multifidelity methods surpasses the standard $\Delta$-ML approaches in cases of a large number of predictions. For cases, where $\Delta$-ML method might be favored, such as small test set regimes, the MF$\Delta$-ML method is shown to be more efficient than conventional $\Delta$-ML.
Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)法の開発により、従来のQC法で発生する計算コストを削減し、量子化学(QC)計算をより容易にできるようになった。これ以降、トレーニングデータを生成するオーバーヘッドコストに変換されている。トレーニングデータ生成コストの削減に関する作業の増加により,1QC以上の精度あるいは忠実度でデータを使用する,$\Delta$-MLとマルチ忠実度機械学習メソッドの開発が実現した。この研究は、$\Delta$-ML、MFML、最適化されたMFML(o-MFML)に関連するデータコストと、新たに導入されたMF$-Delta$-Machine Learning(MF$\Delta$ML)メソッドを比較し、マルチフィデリティベンチマークデータセットのQeMFi上の基底状態エネルギーを予測する。この評価は、各モデルに関連するトレーニングデータ生成コストに基づいて行われ、単一の忠実カーネルリッジ回帰(KRR)ケースと比較される。以上の結果から,マルチ忠実度法は,多くの予測を行う場合,標準の$\Delta$-ML手法を超えることが示唆された。例えば、小さなテストセットのような$\Delta$-MLメソッドが好まれる場合、MF$\Delta$-MLメソッドは従来の$\Delta$-MLよりも効率的である。

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