論文の概要: Evaluation of uncertainty estimations for Gaussian process regression based machine learning interatomic potentials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20398v1
• Date: Sun, 27 Oct 2024 10:06:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:20:22.898010
• Title: Evaluation of uncertainty estimations for Gaussian process regression based machine learning interatomic potentials
• Title（参考訳）: ガウス過程回帰に基づく機械学習の原子間ポテンシャルの不確実性評価
• Authors: Matthias Holzenkamp, Dongyu Lyu, Ulrich Kleinekathöfer, Peter Zaspel,
• Abstract要約: 機械学習の原子間ポテンシャルの不確実性推定は、導入した追加モデルエラーの定量化に不可欠である。 我々は、クーロンおよびSOAP表現を持つGPRモデルを、ポテンシャルエネルギー表面と分子の励起エネルギーを予測する入力として考える。 我々は,GPRの分散とアンサンブルに基づく不確かさが誤差とどのように関係しているか,また,固定された構成空間から最も不確実なサンプルを選択することによりモデル性能が向上するかを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Machine learning interatomic potentials (MLIPs) have seen significant advances as efficient replacement of expensive quantum chemical calculations. Uncertainty estimations for MLIPs are crucial to quantify the additional model error they introduce and to leverage this information in active learning strategies. MLIPs that are based on Gaussian process regression provide a standard deviation as a possible uncertainty measure. An alternative approach are ensemble-based uncertainties. Although these uncertainty measures have been applied to active learning, it has rarely been studied how they correlate with the error, and it is not always clear whether active learning actually outperforms random sampling strategies. We consider GPR models with Coulomb and SOAP representations as inputs to predict potential energy surfaces and excitation energies of molecules. We evaluate, how the GPR variance and ensemble-based uncertainties relate to the error and whether model performance improves by selecting the most uncertain samples from a fixed configuration space. For the ensemble based uncertainty estimations, we find that they often do not provide any information about the error. For the GPR standard deviation, we find that often predictions with an increasing standard deviation also have an increasing systematical bias, which is not captured by the uncertainty. In these cases, selecting training samples with the highest uncertainty leads to a model with a worse test error compared to random sampling. We conclude that confidence intervals, which are derived from the predictive standard deviation, can be highly overconfident. Selecting samples with high GPR standard deviation leads to a model that overemphasizes the borders of the configuration space represented in the fixed dataset. This may result in worse performance in more densely sampled areas but better generalization for extrapolation tasks.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の原子間ポテンシャル(MLIP)は、高価な量子化学計算の効率的な置き換えとして大きな進歩を見せている。 MLIPの不確実性推定は、導入した追加モデルエラーを定量化し、この情報をアクティブな学習戦略に活用するために重要である。 ガウス過程回帰に基づくMLIPは、可能な不確実性尺度として標準偏差を与える。 別のアプローチはアンサンブルに基づく不確実性である。 これらの不確実性対策は、アクティブラーニングに適用されているが、それらがエラーとどのように相関しているかを研究することは稀であり、アクティブラーニングが実際にランダムサンプリング戦略より優れているかどうかは必ずしも明らかではない。 我々は、クーロンおよびSOAP表現を持つGPRモデルを、ポテンシャルエネルギー表面と分子の励起エネルギーを予測する入力として考える。 我々は,GPRの分散とアンサンブルに基づく不確かさが誤差とどのように関係しているか,また,固定された構成空間から最も不確実なサンプルを選択することによりモデル性能が向上するかを評価する。 アンサンブルに基づく不確実性推定では、エラーに関する情報は提供されないことが多い。 GPR標準偏差の場合、標準偏差の増大による予測も体系的偏差が増加し、不確実性によって捉えられないことが判明する。 このような場合、最も不確実性の高いトレーニングサンプルを選択すると、ランダムサンプリングと比較してテストエラーがひどいモデルになる。 予測標準偏差から導かれる信頼区間は極めて過度に信頼される可能性があると結論付けている。 GPR標準偏差の高いサンプルを選択することは、固定データセットに表される構成空間の境界を過度に強調するモデルにつながる。 これにより、より密集したサンプル領域では性能が低下するが、外挿タスクの一般化が向上する。

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