論文の概要: Migration as a Probe: A Generalizable Benchmark Framework for Specialist vs. Generalist Machine-Learned Force Fields in Doped Materials
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.00090v1
- Date: Wed, 27 Aug 2025 13:24:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.069537
- Title: Migration as a Probe: A Generalizable Benchmark Framework for Specialist vs. Generalist Machine-Learned Force Fields in Doped Materials
- Title（参考訳）: プローブとしてのマイグレーション: ドープ材料におけるスペシャリスト対ジェネラリスト機械学習力場のための一般化可能なベンチマークフレームワーク
- Authors: Yi Cao, Paulette Clancy,
- Abstract要約: 我々は、(スクラッチから)ベスポークと微調整された基礎モデルとを対比するベンチマークフレームワークを提案する。
平衡,運動学(原子移動),機械的(層間スライディング)タスクの精度を評価する。
この研究はMLFF開発のための実践的なガイドを提供し、効率的な診断としてマイグレーションベースのプローブを強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.572216094651749
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Machine-learned force fields (MLFFs), particularly pre-trained foundation models, promise to bring ab initio-level accuracy to the length and time scales of molecular dynamics. Yet this shift raises a central question: is it better to build a specialist model from scratch or adapt a generalist foundation model for a specific system? The trade-offs in data efficiency, predictive accuracy, and risks of out-of-distribution (OOD) failure remain unclear. Here, we present a benchmarking framework that contrasts bespoke (from scratch) and fine-tuned foundation models in a test case of a technologically relevant 2D material, Cr-intercalated Sb2Te3, using the MACE architecture. Our framework employs migration pathways, evaluated through nudged elastic band (NEB) trajectories, as a diagnostic probe that tests both interpolation and extrapolation. We assess accuracy for equilibrium, kinetic (atomic migration), and mechanical (interlayer sliding) tasks. While all models capture equilibrium structures, predictions for non-equilibrium processes diverge. Task-specific fine-tuning substantially improves kinetic accuracy compared with both from-scratch and zero-shot models, but can degrade learned representations of long-range physics. Analysis of internal representations shows that training paradigms yield distinct, non-overlapping latent encodings of system physics. This work offers a practical guide for MLFF development, highlights migration-based probes as efficient diagnostics, and suggests pathways toward uncertainty-aware active learning strategies.
- Abstract（参考訳）: 機械学習力場(MLFF)、特に事前訓練された基礎モデルは、分子動力学の長さと時間スケールにアブ初期レベルの精度をもたらすことを約束する。
スペシャリストのモデルをスクラッチから構築するか、あるいは特定のシステムにジェネラリストのファンデーションモデルを適用するほうがよいのでしょうか?
データ効率、予測精度、およびアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)障害のリスクのトレードオフは、まだ不明である。
本稿では, MACEアーキテクチャを用いて, 技術的に関係のある2D材料であるCrインターカレーションSb2Te3のテストケースにおいて, ベスポーク(スクラッチから)と微調整基礎モデルとを対比するベンチマークフレームワークを提案する。
本フレームワークでは,Nudged Elastic Band (NEB) トラジェクトリを用いて評価した移動経路を,補間と外挿の両方を検査する診断プローブとして採用している。
平衡,運動学(原子移動),機械的(層間スライディング)タスクの精度を評価する。
全てのモデルは平衡構造を捉えるが、非平衡過程の予測は分岐する。
タスク固有の微調整は、オフスクラッチモデルとゼロショットモデルの両方と比較して、運動精度を大幅に改善するが、長距離物理学の学習された表現を劣化させることができる。
内部表現の分析は、訓練パラダイムがシステム物理学の非重複ラテント符号化を生成することを示している。
この研究は、MLFF開発のための実践的なガイドを提供し、マイグレーションベースのプローブを効率的な診断として強調し、不確実性を認識したアクティブな学習戦略への道筋を提案する。
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