論文の概要: Machine learning surrogate models of many-body dispersion interactions in polymer melts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15149v1
• Date: Wed, 19 Mar 2025 12:15:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 15:21:56.448282
• Title: Machine learning surrogate models of many-body dispersion interactions in polymer melts
• Title（参考訳）: 高分子融体における多体分散相互作用の機械学習シュロゲートモデル
• Authors: Zhaoxiang Shen, Raúl I. Sosa, Jakub Lengiewicz, Alexandre Tkatchenko, Stéphane P. A. Bordas,
• Abstract要約: 本稿では,高分子融液中のMBD力を予測するための機械学習サロゲートモデルを提案する。 我々のモデルは、最も関連する原子結合を選択的に保持する、トリミングされたSchNetアーキテクチャに基づいている。 高計算効率で特徴付けられるサロゲートモデルにより、大規模な分子シミュレーションにMBD効果を実践的に組み込むことが可能となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.83978401377059
• License:
• Abstract: Accurate prediction of many-body dispersion (MBD) interactions is essential for understanding the van der Waals forces that govern the behavior of many complex molecular systems. However, the high computational cost of MBD calculations limits their direct application in large-scale simulations. In this work, we introduce a machine learning surrogate model specifically designed to predict MBD forces in polymer melts, a system that demands accurate MBD description and offers structural advantages for machine learning approaches. Our model is based on a trimmed SchNet architecture that selectively retains the most relevant atomic connections and incorporates trainable radial basis functions for geometric encoding. We validate our surrogate model on datasets from polyethylene, polypropylene, and polyvinyl chloride melts, demonstrating high predictive accuracy and robust generalization across diverse polymer systems. In addition, the model captures key physical features, such as the characteristic decay behavior of MBD interactions, providing valuable insights for optimizing cutoff strategies. Characterized by high computational efficiency, our surrogate model enables practical incorporation of MBD effects into large-scale molecular simulations.
• Abstract（参考訳）: 多体分散(MBD)相互作用の正確な予測は、多くの複雑な分子系の挙動を管理するファンデルワールス力を理解するのに不可欠である。 しかし、MBD計算の計算コストが高いため、大規模なシミュレーションでは直接適用が制限される。 本研究では,高分子融液中のMBD力の予測に特化して設計された機械学習サロゲートモデルを提案する。 我々のモデルは、最も関連性の高い原子接続を選択的に保持し、幾何符号化のためのトレーニング可能なラジアル基底関数を含む、トリミングされたSchNetアーキテクチャに基づいている。 本研究では, ポリエチレン, ポリプロピレン, 塩化ビニルの融液から得られたデータセットのサロゲートモデルの有効性を検証し, 様々なポリマー系において高い予測精度と堅牢な一般化を示す。 さらに、このモデルはMBD相互作用の特徴的な減衰挙動のような重要な物理的特徴を捉え、カットオフ戦略を最適化するための貴重な洞察を与える。 高計算効率で特徴付けられるサロゲートモデルにより、大規模な分子シミュレーションにMBD効果を実践的に組み込むことが可能となる。

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