論文の概要: Root Cause Analysis of Hydrogen Bond Separation in Spatio-Temporal Molecular Dynamics using Causal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.12500v1
• Date: Sun, 17 Aug 2025 21:23:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.806574
• Title: Root Cause Analysis of Hydrogen Bond Separation in Spatio-Temporal Molecular Dynamics using Causal Models
• Title（参考訳）: 因果モデルを用いた時空間分子動力学における水素結合分離の根本原因解析
• Authors: Rahmat K. Adesunkanmi, Ashfaq Khokhar, Goce Trajcevski, Sohail Murad,
• Abstract要約: 重要な研究のギャップは、水素結合の形成と分離の根本原因を特定することである。 データ分析と機械学習モデルを利用して、これらの現象の検出を強化することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.86220226072
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Molecular dynamics simulations (MDS) face challenges, including resource-heavy computations and the need to manually scan outputs to detect "interesting events," such as the formation and persistence of hydrogen bonds between atoms of different molecules. A critical research gap lies in identifying the underlying causes of hydrogen bond formation and separation -understanding which interactions or prior events contribute to their emergence over time. With this challenge in mind, we propose leveraging spatio-temporal data analytics and machine learning models to enhance the detection of these phenomena. In this paper, our approach is inspired by causal modeling and aims to identify the root cause variables of hydrogen bond formation and separation events. Specifically, we treat the separation of hydrogen bonds as an "intervention" occurring and represent the causal structure of the bonding and separation events in the MDS as graphical causal models. These causal models are built using a variational autoencoder-inspired architecture that enables us to infer causal relationships across samples with diverse underlying causal graphs while leveraging shared dynamic information. We further include a step to infer the root causes of changes in the joint distribution of the causal models. By constructing causal models that capture shifts in the conditional distributions of molecular interactions during bond formation or separation, this framework provides a novel perspective on root cause analysis in molecular dynamic systems. We validate the efficacy of our model empirically on the atomic trajectories that used MDS for chiral separation, demonstrating that we can predict many steps in the future and also find the variables driving the observed changes in the system.
• Abstract（参考訳）: 分子動力学シミュレーション(MDS)は、資源量の多い計算や、異なる分子の原子間の水素結合の形成や持続のような「興味深い出来事」を検出するために出力を手動でスキャンする必要性など、課題に直面している。 重要な研究のギャップは、水素結合の形成と分離の根本原因を特定することである。 この課題を念頭に、時空間データ分析と機械学習モデルを活用して、これらの現象の検出を強化することを提案する。 本稿では,水素結合形成と分離現象の根本原因変数の同定を目的とした因果モデリングに着想を得た。 具体的には,水素結合の分離を「干渉」として扱うとともに,MDSにおける結合・分離現象の因果構造をグラフィカル因果モデルとして表現する。 これらの因果モデルは、共用動的情報を活用しながら、多様な因果グラフを持つサンプル間で因果関係を推測できる変分オートエンコーダにインスパイアされたアーキテクチャを用いて構築される。 さらに、因果モデルの関節分布の変化の根本原因を推測するステップも含んでいる。 結合形成または分離中の分子相互作用の条件分布の変化を捉える因果モデルを構築することにより、この枠組みは分子力学系における根本原因解析の新しい視点を提供する。 キラル分離にMDSを用いた原子軌道上でのモデルの有効性を実証的に検証し,将来多くのステップを予測できることを示した。

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