論文の概要: The dark side of the forces: assessing non-conservative force models for atomistic machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11569v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 08:55:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:54:35.600801
• Title: The dark side of the forces: assessing non-conservative force models for atomistic machine learning
• Title（参考訳）: 力のダークサイド:原子論的機械学習のための非保守力モデルの評価
• Authors: Filippo Bigi, Marcel Langer, Michele Ceriotti,
• Abstract要約: 顕微鏡シミュレーションにおける非保守モデルの適用性について検討する。 エネルギー保存の欠如は、学習し、制御し、正しいことが難しい。 直接力評価によって得られる加速度を利用する最善の方法は、それを保守的なモデルと組み合わせて使うことであるかもしれない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6554326244334868
• License:
• Abstract: The use of machine learning to estimate the energy of a group of atoms, and the forces that drive them to more stable configurations, have revolutionized the fields of computational chemistry and materials discovery. In this domain, rigorous enforcement of symmetry and conservation laws has traditionally been considered essential. For this reason, interatomic forces are usually computed as the derivatives of the potential energy, ensuring energy conservation. Several recent works have questioned this physically-constrained approach, suggesting that using the forces as explicit learning targets yields a better trade-off between accuracy and computational efficiency - and that energy conservation can be learned during training. The present work investigates the applicability of such non-conservative models in microscopic simulations. We identify and demonstrate several fundamental issues, from ill-defined convergence of geometry optimization to instability in various types of molecular dynamics. Contrary to the case of rotational symmetry, lack of energy conservation is hard to learn, control, and correct. The best approach to exploit the acceleration afforded by direct force evaluation might be to use it in tandem with a conservative model, reducing - rather than eliminating - the additional cost of backpropagation, but avoiding most of the pathological behavior associated with non-conservative forces.
• Abstract（参考訳）: 機械学習を用いて原子のグループのエネルギーを推定し、それらをより安定した構成に駆動する力は、計算化学と材料発見の分野に革命をもたらした。 この領域では、伝統的に対称性と保存法則の厳格な強制が不可欠とみなされてきた。 このため、原子間力は通常ポテンシャルエネルギーの微分として計算され、エネルギー保存が保証される。 いくつかの最近の研究は、この物理的に制約されたアプローチに疑問を呈しており、明示的な学習目標として力を用いることで、精度と計算効率のトレードオフがより良くなり、訓練中にエネルギー保存が学べることを示唆している。 本研究は, 顕微鏡シミュレーションにおける非保守モデルの適用性について検討する。 我々は、幾何最適化の不明確な収束から、様々な種類の分子動力学における不安定性まで、いくつかの基本的な問題を特定し、実証する。 回転対称性とは対照的に、エネルギー保存の欠如は学習し、制御し、正しい。 直接力評価によって得られる加速度を利用するための最善のアプローチは、それを保守的なモデルと組み合わせて使うことであり、バックプロパゲーションの追加コストを削減するのではなく、非保守的な力に関連するほとんどの病理的行動を避けることである。

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