論文の概要: Solvation Free Energies from Neural Thermodynamic Integration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15815v3
• Date: Tue, 25 Mar 2025 12:20:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 19:42:56.944563
• Title: Solvation Free Energies from Neural Thermodynamic Integration
• Title（参考訳）: ニューラル熱力学統合による解離自由エネルギー
• Authors: Bálint Máté, François Fleuret, Tristan Bereau,
• Abstract要約: 本稿では,2つの対象ハミルトニアン間を補間するニューラルネットワークポテンシャルと熱力学積分を用いた自由エネルギー差の計算法を提案する。 分子系を標的とするために、レナード・ジョーンズと静電相互作用を同時に結合し、分子の剛体回転をモデル化する。 我々は,レナード-ジョーンズ流体中のレナード-ジョーンズ粒子と,水とメタンの溶解物が原子分解能で水溶媒中に挿入されるという,いくつかのベンチマークシステムの正確な結果を報告した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.871787625519513
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a method for computing free-energy differences using thermodynamic integration with a neural network potential that interpolates between two target Hamiltonians. The interpolation is defined at the sample distribution level, and the neural network potential is optimized to match the corresponding equilibrium potential at every intermediate time-step. Once the interpolating potentials and samples are well-aligned, the free-energy difference can be estimated using (neural) thermodynamic integration. To target molecular systems, we simultaneously couple Lennard-Jones and electrostatic interactions and model the rigid-body rotation of molecules. We report accurate results for several benchmark systems: a Lennard-Jones particle in a Lennard-Jones fluid, as well as the insertion of both water and methane solutes in a water solvent at atomistic resolution using a simple three-body neural-network potential.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,2つの対象ハミルトニアン間を補間するニューラルネットワークポテンシャルと熱力学積分を用いた自由エネルギー差の計算法を提案する。 補間はサンプル分布レベルで定義され、ニューラルネットワーク電位は、中間時間毎に対応する平衡電位に適合するように最適化される。 補間電位とサンプルが整列すると、(神経)熱力学積分を用いて自由エネルギー差を推定できる。 分子系を標的とするために、レナード・ジョーンズと静電相互作用を同時に結合し、分子の剛体回転をモデル化する。 我々は,レナード-ジョーンズ流体中のレナード-ジョーンズ粒子と,簡単な3体ニューラルネットワーク電位を用いた水溶剤中の水とメタンの溶質の挿入について,いくつかのベンチマークシステムで正確な結果を報告した。

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