論文の概要: Global Universal Scaling and Ultra-Small Parameterization in Machine Learning Interatomic Potentials with Super-Linearity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07293v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 06:34:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:06:03.475630
• Title: Global Universal Scaling and Ultra-Small Parameterization in Machine Learning Interatomic Potentials with Super-Linearity
• Title（参考訳）: 超Linearityを有する機械学習原子間ポテンシャルにおける大域的普遍的スケーリングと超小パラメータ化
• Authors: Yanxiao Hu, Ye Sheng, Jing Huang, Xiaoxin Xu, Yuyan Yang, Mingqiang Zhang, Yabei Wu, Caichao Ye, Jiong Yang, Wenqing Zhang,
• Abstract要約: 我々は超線形MLIPを開発し,SUS2-MLIPと呼ばれる超線形パラメータ化と拡張された表現能力を両立させた。 SUS2-MLIPは、最先端のMLIPモデルよりも優れた計算効率を持つ。 この研究は、物理的制約を人工知能支援材料シミュレーションに取り入れることに光を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.605514384729469
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• Abstract: Using machine learning (ML) to construct interatomic interactions and thus potential energy surface (PES) has become a common strategy for materials design and simulations. However, those current models of machine learning interatomic potential (MLIP) provide no relevant physical constrains, and thus may owe intrinsic out-of-domain difficulty which underlies the challenges of model generalizability and physical scalability. Here, by incorporating physics-informed Universal-Scaling law and nonlinearity-embedded interaction function, we develop a Super-linear MLIP with both Ultra-Small parameterization and greatly expanded expressive capability, named SUS2-MLIP. Due to the global scaling rooting in universal equation of state (UEOS), SUS2-MLIP not only has significantly-reduced parameters by decoupling the element space from coordinate space, but also naturally outcomes the out-of-domain difficulty and endows the potentials with inherent generalizability and scalability even with relatively small training dataset. The nonlinearity-enbeding transformation for interaction function expands the expressive capability and make the potentials super-linear. The SUS2-MLIP outperforms the state-of-the-art MLIP models with its exceptional computational efficiency especially for multiple-element materials and physical scalability in property prediction. This work not only presents a highly-efficient universal MLIP model but also sheds light on incorporating physical constraints into artificial-intelligence-aided materials simulation.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)を用いて原子間相互作用を構築することで、ポテンシャルエネルギー表面(PES)は材料設計やシミュレーションの一般的な戦略となっている。 しかし、これらの機械学習間ポテンシャル(MLIP)の現在のモデルは、関連する物理的制約を与えず、従って、モデル一般化可能性と物理的スケーラビリティの課題を根底に持つ固有の領域外困難を負う可能性がある。 ここでは,物理インフォームド・ユニバーサル・スケーリング法則と非線形エンベッド型相互作用関数を組み込むことで,超スモールパラメータ化とSUS2-MLIPという表現能力の大幅な拡張を両立させた超線形MLIPを開発する。 普遍的状態方程式 (UEOS) のグローバルな拡張根付けにより、SUS2-MLIP は座標空間から要素空間を疎結合させることによって大幅に還元されたパラメータを持つだけでなく、自然に領域外困難を生じさせ、比較的小さな訓練データセットであっても本質的に一般化性と拡張性を持つポテンシャルを与える。 相互作用関数に対する非線形-埋め込み変換は表現能力を拡大し、ポテンシャルを超線形にする。 SUS2-MLIPは最先端のMLIPモデルよりも優れており、特に多要素材料に対する計算効率と特性予測における物理的スケーラビリティに優れる。 この研究は、高効率なユニバーサルMLIPモデルを示すだけでなく、物理的制約を人工知能支援材料シミュレーションに取り入れることにも光を当てている。

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