論文の概要: Data-Efficient Machine Learning Potentials via Difference Vectors Based on Local Atomic Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16398v2
• Date: Sun, 01 Jun 2025 07:32:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-03 16:22:43.011684
• Title: Data-Efficient Machine Learning Potentials via Difference Vectors Based on Local Atomic Environments
• Title（参考訳）: 局所原子環境に基づく差分ベクトルによるデータ効率の良い機械学習ポテンシャル
• Authors: Xuqiang Shao, Yuqi Zhang, Di Zhang, Zhaoyan Dong, Tianxiang Gao, Mingzhe Li, Xinyuan Liu, Zhiran Gan, Fanshun Meng, Lingcai Kong, Zhengyang Gao, Hao Lic, Weijie Yangd,
• Abstract要約: 局所原子環境(DV-LAE)に基づく新しい差分ベクトルを提案する。 DV-LAEは、ヒストグラムベースの記述子を用いて構造的差異を符号化し、t-S次元減少による視覚解析を可能にする。 DV-LAEは, 各種材料システムにおけるデータセットサイズとトレーニング時間を著しく短縮することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.307935336307475
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Constructing efficient and diverse datasets is essential for the development of accurate machine learning potentials (MLPs) in atomistic simulations. However, existing approaches often suffer from data redundancy and high computational costs. Herein, we propose a new method--Difference Vectors based on Local Atomic Environments (DV-LAE)--that encodes structural differences via histogram-based descriptors and enables visual analysis through t-SNE dimensionality reduction. This approach facilitates redundancy detection and dataset optimization while preserving structural diversity. We demonstrate that DV-LAE significantly reduces dataset size and training time across various materials systems, including high-pressure hydrogen, iron-hydrogen binaries, magnesium hydrides, and carbon allotropes, with minimal compromise in prediction accuracy. For instance, in the $\alpha$-Fe/H system, maintaining a highly similar MLP accuracy, the dataset size was reduced by 56%, and the training time per iteration dropped by over 50%. Moreover, we show how visualizing the DV-LAE representation aids in identifying out-of-distribution data by examining the spatial distribution of high-error prediction points, providing a robust reliability metric for new structures during simulations. Our results highlight the utility of local environment visualization not only as an interpretability tool but also as a practical means for accelerating MLP development and ensuring data efficiency in large-scale atomistic modeling.
• Abstract（参考訳）: 効率的で多様なデータセットを構築することは、原子論シミュレーションにおける正確な機械学習ポテンシャル(MLP)の開発に不可欠である。 しかし、既存のアプローチはデータ冗長性と高い計算コストに悩まされることが多い。 本稿では,局所原子環境(DV-LAE)に基づく新しい手法を提案する。これはヒストグラムベースの記述子を用いて構造的差異を符号化し,t-SNE次元の縮小による視覚的解析を可能にする。 このアプローチは、構造的多様性を維持しながら冗長性の検出とデータセットの最適化を容易にする。 DV-LAEは, 高圧水素, 鉄-水素二元系, 水素化マグネシウム, 炭素同素体など, 様々な材料システムにおいて, データセットサイズとトレーニング時間を著しく短縮し, 予測精度を最小限に抑えることを示した。 例えば$\alpha$-Fe/Hシステムでは、非常によく似たMLP精度を維持し、データセットのサイズを56%削減し、イテレーション毎のトレーニング時間を50%以上削減した。 さらに、DV-LAE表現の可視化は、高誤差予測点の空間分布を調べることによって、分布外データを特定するのにどのように役立つかを示し、シミュレーション中の新しい構造に対する堅牢な信頼性指標を提供する。 本研究は, 局所環境の可視化を解釈可能性ツールとしてだけでなく, MLP開発を加速し, 大規模原子モデルにおけるデータ効率を確保するための実践的手段としても活用するものである。

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