論文の概要: Energy & Force Regression on DFT Trajectories is Not Enough for Universal Machine Learning Interatomic Potentials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03660v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 23:04:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 14:33:19.460566
• Title: Energy & Force Regression on DFT Trajectories is Not Enough for Universal Machine Learning Interatomic Potentials
• Title（参考訳）: DFT軌道上のエネルギーと力の回帰は、ユニバーサル機械学習の原子間ポテンシャルには十分ではない
• Authors: Santiago Miret, Kin Long Kelvin Lee, Carmelo Gonzales, Sajid Mannan, N. M. Anoop Krishnan,
• Abstract要約: MLIP(Universal Machine Learning Interactomic Potentials)は、材料発見のための高速化されたシミュレーションを可能にする。 MLIPは様々な材料に対して大規模分子動力学(MD)シミュレーションを確実かつ正確に行うことができない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.254607304215451
• License:
• Abstract: Universal Machine Learning Interactomic Potentials (MLIPs) enable accelerated simulations for materials discovery. However, current research efforts fail to impactfully utilize MLIPs due to: 1. Overreliance on Density Functional Theory (DFT) for MLIP training data creation; 2. MLIPs' inability to reliably and accurately perform large-scale molecular dynamics (MD) simulations for diverse materials; 3. Limited understanding of MLIPs' underlying capabilities. To address these shortcomings, we aargue that MLIP research efforts should prioritize: 1. Employing more accurate simulation methods for large-scale MLIP training data creation (e.g. Coupled Cluster Theory) that cover a wide range of materials design spaces; 2. Creating MLIP metrology tools that leverage large-scale benchmarking, visualization, and interpretability analyses to provide a deeper understanding of MLIPs' inner workings; 3. Developing computationally efficient MLIPs to execute MD simulations that accurately model a broad set of materials properties. Together, these interdisciplinary research directions can help further the real-world application of MLIPs to accurately model complex materials at device scale.
• Abstract（参考訳）: MLIP(Universal Machine Learning Interactomic Potentials)は、材料発見のための高速化されたシミュレーションを可能にする。 しかし、現在の研究は、以下によりMLIPを効果的に活用することができない。 1. MLIPトレーニングデータ作成のための密度汎関数理論(DFT)の過度性 2.MLIPが多様な材料に対して大規模分子動力学(MD)シミュレーションを確実かつ正確に行うことができないこと。 3.MLIPの基盤能力の限定的理解 これらの欠点に対処するため、我々はMLIP研究の取り組みが優先されるべきであると主張する。 1.幅広い材料設計空間をカバーする大規模MLIPトレーニングデータ作成(例えばクラスタ理論)に、より正確なシミュレーション手法を適用すること。 2. MLIPの内部動作をより深く理解するために、大規模ベンチマーク、可視化、解釈可能性分析を活用するMLIPメトロジーツールの作成。 3.幅広い材料特性を正確にモデル化したMDシミュレーションを実行するための計算効率の高いMLIPの開発。 これらの学際的な研究の方向性は、デバイス規模で複雑な物質を正確にモデル化するMLIPの現実的な応用を促進するのに役立つ。

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