論文の概要: Machine Learned Force Fields: Fundamentals, its reach, and challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05845v1
• Date: Fri, 07 Mar 2025 05:26:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:50:37.279402
• Title: Machine Learned Force Fields: Fundamentals, its reach, and challenges
• Title（参考訳）: Machine Learned Force Fields: 基礎,到達度,課題
• Authors: Carlos A. Vital, Román J. Armenta-Rico, Huziel E. Sauceda,
• Abstract要約: 機械学習力場(MLFF)は、計算化学と材料科学における革命的なアプローチとして登場した。 この章では、学習の基本と、それがMLFFの構築に適用される方法を紹介します。 もっとも要素的なニューラルネットワークに基づく力場のひとつとして、SchNetモデルの構築に重点を置いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Highly accurate force fields are a mandatory requirement to generate predictive simulations. In this regard, Machine Learning Force Fields (MLFFs) have emerged as a revolutionary approach in computational chemistry and materials science, combining the accuracy of quantum mechanical methods with computational efficiency orders of magnitude superior to ab-initio methods. This chapter provides an introduction of the fundamentals of learning and how it is applied to construct MLFFs, detailing key methodologies such as neural network potentials and kernel-based models. Emphasis is placed on the construction of SchNet model, as one of the most elemental neural network-based force fields that are nowadays the basis of modern architectures. Additionally, the GDML framework is described in detail as an example of how the elegant formulation of kernel methods can be used to construct mathematically robust and physics-inspired MLFFs. The ongoing advancements in MLFF development continue to expand their applicability, enabling precise simulations of large and complex systems that were previously beyond reach. This chapter concludes by highlighting the transformative impact of MLFFs on scientific research, underscoring their role in driving future discoveries in the fields of chemistry, physics, and materials science.
• Abstract（参考訳）: 高精度な力場は予測シミュレーションを生成するための必須条件である。 この点において、機械学習力場(MLFF)は、計算化学と材料科学において革命的なアプローチとして現れ、量子力学的手法の精度と、アブ・イニシアト法よりも優れた計算効率のオーダーを組み合わせている。 この章では、学習の基本とそれがMLFFの構築に適用される方法を紹介し、ニューラルネットワークポテンシャルやカーネルベースのモデルなどの重要な方法論を詳述する。 現代のアーキテクチャの基礎となっている最も要素的なニューラルネットワークベースの力場のひとつとして、SchNetモデルの構築に重点を置いている。 さらに、GDMLフレームワークは、数学的に堅牢で物理学にインスパイアされたMLFFを構築するために、カーネルメソッドのエレガントな定式化をどのように利用できるかの例として詳細に記述されている。 MLFF開発における継続的な進歩は適用範囲を拡大し続けており、これまで到達できなかった大規模で複雑なシステムの正確なシミュレーションを可能にした。 この章は、科学研究におけるMLFFの変革的な影響を強調し、化学、物理学、材料科学の分野における将来の発見の推進における彼らの役割を強調することで締めくくられる。

関連論文リスト

• Machine learning for modelling unstructured grid data in computational physics: a review [37.19820094095164]
  非構造化グリッドデータは計算物理学における複雑な幾何学や力学のモデル化に不可欠である。 このレビューは、非構造化グリッドデータに機械学習アプローチを適用しようとする計算科学者のためのガイドブックとして意図されている。 MLメソッドが従来の数値技術の本質的な制限を克服する方法について、特に焦点を当てている。 非構造化データを用いた生成モデルやメッシュ生成のための強化学習,ハイブリッド物理データ駆動パラダイムなど,新たな方向性について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-13T14:11:33Z)
• MAPS: Advancing Multi-Modal Reasoning in Expert-Level Physical Science [62.96434290874878]
  現在のMLLM(Multi-Modal Large Language Models)は、一般的な視覚的推論タスクにおいて強力な機能を示している。 我々は,MLLMに基づく物理知覚とシミュレーションによるマルチモーダル科学推論(MAPS)という新しいフレームワークを開発した。 MAPSは、専門家レベルのマルチモーダル推論タスクを物理的知覚モデル(PPM)を介して物理図理解に分解し、シミュレータを介して物理的知識で推論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-18T13:54:00Z)
• GauSim: Registering Elastic Objects into Digital World by Gaussian Simulator [55.02281855589641]
  GauSimは、ガウスカーネルを通して表現される現実の弾性物体の動的挙動をキャプチャするために設計された、ニューラルネットワークベースの新しいシミュレータである。 我々は連続体力学を活用し、各カーネルを連続体としてモデル化し、理想化された仮定なしに現実的な変形を考慮に入れた。 ガウシムは質量や運動量保存などの明示的な物理制約を取り入れ、解釈可能な結果と堅牢で物理的に妥当なシミュレーションを確実にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-23T18:58:17Z)
• Data-Efficient Inference of Neural Fluid Fields via SciML Foundation Model [49.06911227670408]
  本研究では,SciML基礎モデルにより,現実の3次元流体力学を推定する際のデータ効率を大幅に向上できることを示す。 基礎モデルから抽出した拡張ビューと流体特徴を利用した新しい協調学習手法をニューラルネットワークに装備する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-18T14:39:43Z)
• Recent Advances on Machine Learning for Computational Fluid Dynamics: A Survey [51.87875066383221]
  本稿では、基本概念、従来の手法、ベンチマークデータセットを紹介し、CFDを改善する上で機械学習が果たす様々な役割について検討する。 我々は,空気力学,燃焼,大気・海洋科学,生物流体,プラズマ,記号回帰,秩序の低減など,CFDにおけるMLの現実的な応用を強調した。 シミュレーションの精度を向上し、計算時間を短縮し、流体力学のより複雑な解析を可能にすることにより、MLはCFD研究を大きく変革する可能性があるという結論を導いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T07:33:11Z)
• Mechanistic Neural Networks for Scientific Machine Learning [58.99592521721158]
  我々は、科学における機械学習応用のためのニューラルネットワーク設計であるメカニスティックニューラルネットワークを提案する。 新しいメカニスティックブロックを標準アーキテクチャに組み込んで、微分方程式を表現として明示的に学習する。 我々のアプローチの中心は、線形プログラムを解くために線形ODEを解く技術に着想を得た、新しい線形計画解法(NeuRLP)である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-20T15:23:24Z)
• A Mass-Conserving-Perceptron for Machine Learning-Based Modeling of Geoscientific Systems [1.1510009152620668]
  我々は,PCベースとMLベースのモデリングアプローチのギャップを埋める手段として,物理的に解釈可能なMass Conserving Perceptron (MCP)を提案する。 MCPは、PCモデルの基礎となる有向グラフ構造とGRNNの間の固有同型を利用して、物理過程の質量保存性を明確に表す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-12T18:09:33Z)
• Advances in machine-learning-based sampling motivated by lattice quantum chromodynamics [4.539861642583362]
  この視点は、格子量子場理論によって動機付けられたMLベースのサンプリングの進歩を概説する。 このアプリケーションのためのMLアルゴリズムの設計は、最大規模のスーパーコンピュータにカスタムMLアーキテクチャをスケールする必要があるなど、重大な課題に直面している。 このアプローチが早期の約束を達成できれば、粒子、核、凝縮物質物理学における第一原理物理学計算への転換ステップとなる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-03T12:25:59Z)
• Machine Learning Force Fields [54.48599172620472]
  機械学習(ML)は、計算化学の多くの進歩を可能にした。 最も有望な応用の1つは、MLベースの力場(FF)の構築である。 本稿では,ML-FFの応用と,それらから得られる化学的知見について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-14T13:14:14Z)
• Machine Learning for Condensed Matter Physics [0.0]
  凝縮物質物理学(CMP)は、量子と原子レベルの物質の微視的相互作用を理解することを目的としている。 CMPは、化学、材料科学、統計物理学、高性能コンピューティングなど、多くの重要な科学分野と重なり合っている。 現代の機械学習(ML)技術は、両方の分野の交差点で魅力的な新しい研究領域を生み出した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-28T18:44:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。