論文の概要: Artificial Intelligence for Direct Prediction of Molecular Dynamics Across Chemical Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16301v1
• Date: Thu, 22 May 2025 06:56:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:48.098889
• Title: Artificial Intelligence for Direct Prediction of Molecular Dynamics Across Chemical Space
• Title（参考訳）: 化学空間における分子動力学の直接予測のための人工知能
• Authors: Fuchun Ge, Pavlo O. Dral,
• Abstract要約: MDtrajNet-1は化学空間を横断するMD軌道を直接生成する基礎的AIモデルである。 モデルの柔軟な設計は、異なる統計アンサンブル、境界条件、相互作用タイプを含む様々なアプリケーションシナリオをサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Molecular dynamics (MD) is a powerful tool for exploring the behavior of atomistic systems, but its reliance on sequential numerical integration limits simulation efficiency. We present MDtrajNet-1, a foundational AI model that directly generates MD trajectories across chemical space, bypassing force calculations and integration. This approach accelerates simulations by up to two orders of magnitude compared to traditional MD, even those enhanced by machine-learning interatomic potentials. MDtrajNet-1 combines equivariant neural networks with a Transformer-based architecture to achieve strong accuracy and transferability in predicting long-time trajectories for both known and unseen systems. Remarkably, the errors of the trajectories generated by MDtrajNet-1 for various molecular systems are close to those of the conventional ab initio MD. The model's flexible design supports diverse application scenarios, including different statistical ensembles, boundary conditions, and interaction types. By overcoming the intrinsic speed barrier of conventional MD, MDtrajNet-1 opens new frontiers in efficient and scalable atomistic simulations.
• Abstract（参考訳）: 分子動力学(MD)は原子系の挙動を探索する強力なツールであるが、逐次的な数値積分によるシミュレーションの効率化に依存している。 MDtrajNet-1は、化学空間をまたいだMD軌道を直接生成し、力計算と積分をバイパスする基礎的AIモデルである。 このアプローチは、機械学習の原子間ポテンシャルによって強化されたものでさえも、従来のMDと比較して最大2桁のシミュレーションを加速する。 MDtrajNet-1は、同変ニューラルネットワークとTransformerベースのアーキテクチャを組み合わせることで、既知のシステムと見えないシステムの両方の長時間の軌跡を予測する上で、高い精度と転送性を実現する。 MDtrajNet-1による様々な分子系に対する軌道の誤差は、従来のab initio MDに近い。 モデルの柔軟な設計は、異なる統計アンサンブル、境界条件、相互作用タイプを含む様々なアプリケーションシナリオをサポートする。 従来のMDの固有の速度障壁を克服することで、MDtrajNet-1は効率的でスケーラブルな原子学シミュレーションにおいて新しいフロンティアを開放する。

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