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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20398v2
• Date: Thu, 09 Jan 2025 14:11:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-10 13:56:09.555851
• 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: モデル誤差の定量化には機械学習原子間ポテンシャル(MLIP)の不確実性推定が不可欠である。 予測的GPR標準偏差やアンサンブルに基づく不確実性を含む,GPRに基づくMLIPの不確実性の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Uncertainty estimations for machine learning interatomic potentials (MLIPs) are crucial for quantifying model error and identifying informative training samples in active learning strategies. In this study, we evaluate uncertainty estimations of Gaussian process regression (GPR)-based MLIPs, including the predictive GPR standard deviation and ensemble-based uncertainties. We do this in terms of calibration and in terms of impact on model performance in an active learning scheme. We consider GPR models with Coulomb and Smooth Overlap of Atomic Positions (SOAP) representations as inputs to predict potential energy surfaces and excitation energies of molecules. Regarding calibration, we find that ensemble-based uncertainty estimations show already poor global calibration (e.g., averaged over the whole test set). In contrast, the GPR standard deviation shows good global calibration, but when grouping predictions by their uncertainty, we observe a systematical bias for predictions with high uncertainty. Although an increasing uncertainty correlates with an increasing bias, the bias is not captured quantitatively by the uncertainty. Therefore, the GPR standard deviation can be useful to identify predictions with a high bias and error but, without further knowledge, should not be interpreted as a quantitative measure for a potential error range. Selecting the samples with the highest GPR standard deviation from a fixed configuration space 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)の不確実性推定は、モデルエラーの定量化と、アクティブな学習戦略における情報的トレーニングサンプルの特定に不可欠である。 本研究では,GPR標準偏差やアンサンブルに基づく不確実性を含むガウスプロセス回帰(GPR)に基づくMLIPの不確実性評価を行う。 我々はこれを校正と積極的学習方式におけるモデル性能への影響の観点から行う。 我々は、原子位置のクーロンとスムースオーバーラップ(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。 キャリブレーションでは,アンサンブルに基づく不確実性推定は,すでに世界キャリブレーションが不十分である(例えば,テストセット全体の平均値)。 対照的に、GPR標準偏差は、優れたグローバルキャリブレーションを示すが、その不確実性によって予測をグループ化すると、高い不確実性のある予測に対する体系的バイアスが観察される。 不確実性の増加はバイアスの増加と相関するが、不確実性によってバイアスが定量的に捕捉されることはない。 したがって、GPR標準偏差は高いバイアスと誤差で予測を識別するのに有用であるが、それ以上の知識がなければ、潜在的な誤差範囲の定量的測度として解釈するべきではない。 固定された設定空間から最も高いGPR標準偏差でサンプルを選択することは、固定された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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