論文の概要: Excited-state nonadiabatic dynamics in explicit solvent using machine learned interatomic potentials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16974v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 14:14:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 22:09:11.169226
• Title: Excited-state nonadiabatic dynamics in explicit solvent using machine learned interatomic potentials
• Title（参考訳）: 機械学習原子間ポテンシャルを用いた露光溶媒中の励起状態非断熱動力学
• Authors: Maximilian X. Tiefenbacher, Brigitta Bachmair, Cheng Giuseppe Chen, Julia Westermayr, Philipp Marquetand, Johannes C. B. Dietschreit, Leticia González,
• Abstract要約: 我々はFieldSchNetを用いてQM/MM静電埋め込みを、非断熱励起状態軌跡のML/MMに置き換える。 ML/MMモデルはQM/MM表面ホッピング参照シミュレーションの電子動力学と構造再構成を再現することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.602276990341246
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Excited-state nonadiabatic simulations with quantum mechanics/molecular mechanics (QM/MM) are essential to understand photoinduced processes in explicit environments. However, the high computational cost of the underlying quantum chemical calculations limits its application in combination with trajectory surface hopping methods. Here, we use FieldSchNet, a machine-learned interatomic potential capable of incorporating electric field effects into the electronic states, to replace traditional QM/MM electrostatic embedding with its ML/MM counterpart for nonadiabatic excited state trajectories. The developed method is applied to furan in water, including five coupled singlet states. Our results demonstrate that with sufficiently curated training data, the ML/MM model reproduces the electronic kinetics and structural rearrangements of QM/MM surface hopping reference simulations. Furthermore, we identify performance metrics that provide robust and interpretable validation of model accuracy.
• Abstract（参考訳）: 量子力学/分子力学(QM/MM)を用いた励起状態非線形シミュレーションは、明示的な環境下での光誘起過程を理解するのに不可欠である。 しかし、基礎となる量子化学計算の計算コストが高いため、軌道面ホッピング法と組み合わせて応用は制限される。 ここでは、電界効果を電子状態に組み込むことができる機械学習型原子間ポテンシャルであるFieldSchNetを用いて、従来のQM/MM静電埋め込みを非断熱励起状態軌跡のML/MMに置き換える。 本発明の方法は5つの結合した一重項状態を含む水中のフランに適用される。 この結果から, ML/MMモデルでは, 十分に訓練されたトレーニングデータにより, QM/MM表面ホッピング参照シミュレーションの電子動力学および構造的再構成を再現できることが示唆された。 さらに、モデル精度の堅牢かつ解釈可能な検証を提供する性能指標を同定する。

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