論文の概要: Action-Minimization Meets Generative Modeling: Efficient Transition Path Sampling with the Onsager-Machlup Functional

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18506v2
• Date: Thu, 01 May 2025 17:52:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.854513
• Title: Action-Minimization Meets Generative Modeling: Efficient Transition Path Sampling with the Onsager-Machlup Functional
• Title（参考訳）: Action-Minimization と生成モデリング:Onsager-Machlup 関数を用いた効率的な遷移経路サンプリング
• Authors: Sanjeev Raja, Martin Šípka, Michael Psenka, Tobias Kreiman, Michal Pavelka, Aditi S. Krishnapriyan,
• Abstract要約: 現在の機械学習アプローチでは、高価でタスク固有の、データフリーなトレーニング手順を採用している。 多様な分子系へのアプローチを実証し、多様で物理的に現実的な遷移経路を得る。 提案手法は,新たな生成モデルに容易に組み込むことが可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.010573982216398
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transition path sampling (TPS), which involves finding probable paths connecting two points on an energy landscape, remains a challenge due to the complexity of real-world atomistic systems. Current machine learning approaches use expensive, task-specific, and data-free training procedures, limiting their ability to benefit from recent advances in atomistic machine learning, such as high-quality datasets and large-scale pre-trained models. In this work, we address TPS by interpreting candidate paths as trajectories sampled from stochastic dynamics induced by the learned score function of pre-trained generative models, specifically denoising diffusion and flow matching. Under these dynamics, finding high-likelihood transition paths becomes equivalent to minimizing the Onsager-Machlup (OM) action functional. This enables us to repurpose pre-trained generative models for TPS in a zero-shot manner, in contrast with bespoke, task-specific TPS models trained in previous work. We demonstrate our approach on varied molecular systems, obtaining diverse, physically realistic transition pathways and generalizing beyond the pre-trained model's original training dataset. Our method can be easily incorporated into new generative models, making it practically relevant as models continue to scale and improve with increased data availability.
• Abstract（参考訳）: 遷移経路サンプリング(英語版)(TPS)は、エネルギーランドスケープ上の2つの点を繋ぐ可能性のある経路を見つけることを含むが、実際の原子論システムの複雑さのため、依然として課題である。 現在の機械学習アプローチでは、高価な、タスク固有の、データフリーなトレーニング手順を使用して、高品質なデータセットや大規模な事前学習モデルなど、最近の原子論的機械学習の進歩から恩恵を受ける能力を制限する。 本研究では,予測経路を,事前学習された生成モデルの学習スコア関数によって誘導される確率的ダイナミクスから抽出されたトラジェクトリとして解釈することで,TPSに対処する。 これらの力学の下では、高次遷移経路を見つけることは、オンサーガー・マクルアップ(OM)作用関数を最小化することと同値となる。 これにより、以前の作業で訓練されたタスク固有のTPSモデルとは対照的に、ゼロショットで事前学習されたTPS生成モデルを再利用することができる。 我々は,分子系の多様性を実証し,多様で物理的に現実的な遷移経路を取得し,事前学習されたモデルのトレーニングデータセットを超えて一般化する。 提案手法は,新たな生成モデルに容易に組み込むことが可能である。

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