論文の概要: From Regression to Classification: Exploring the Benefits of Categorical Representations of Energy in MLIPs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.01160v1
• Date: Mon, 01 Dec 2025 00:36:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.613576
• Title: From Regression to Classification: Exploring the Benefits of Categorical Representations of Energy in MLIPs
• Title（参考訳）: 回帰から分類へ:MLIPにおけるエネルギーのカテゴリー表現の利点を探る
• Authors: Ahmad Ali,
• Abstract要約: 密度汎関数理論 (DFT) は分子のエネルギーと挙動を推定するための広く用いられる計算法である。 機械学習原子間ポテンシャル(MLIPs)は、DFTレベルのエネルギーと力を劇的に低い計算コストで近似するよう訓練されたモデルである。 本研究では,エネルギー/力の値に対するカテゴリー分布を予測する多クラス分類の定式化について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0998907972211756
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Density Functional Theory (DFT) is a widely used computational method for estimating the energy and behavior of molecules. Machine Learning Interatomic Potentials (MLIPs) are models trained to approximate DFT-level energies and forces at dramatically lower computational cost. Many modern MLIPs rely on a scalar regression formulation; given information about a molecule, they predict a single energy value and corresponding forces while minimizing absolute error with DFT's calculations. In this work, we explore a multi-class classification formulation that predicts a categorical distribution over energy/force values, providing richer supervision through multiple targets. Most importantly, this approach offers a principled way to quantify model uncertainty. In particular, our method predicts a histogram of the energy/force distribution, converts scalar targets into histograms, and trains the model using cross-entropy loss. Our results demonstrate that this categorical formulation can achieve absolute error performance comparable to regression baselines. Furthermore, this representation enables the quantification of epistemic uncertainty through the entropy of the predicted distribution, offering a measure of model confidence absent in scalar regression approaches.
• Abstract（参考訳）: 密度汎関数理論 (DFT) は分子のエネルギーと挙動を推定するための広く用いられる計算法である。 機械学習原子間ポテンシャル(MLIPs)は、DFTレベルのエネルギーと力を劇的に低い計算コストで近似するよう訓練されたモデルである。 多くの現代のMLIPはスカラー回帰の定式化に依存しており、分子に関する情報が与えられた場合、DFTの計算で絶対誤差を最小化しながら単一のエネルギー値と対応する力を予測する。 本研究では,エネルギー/力の値に対する分類的分布を予測し,複数の目標を通じてよりリッチな監視を行うマルチクラス分類の定式化について検討する。 最も重要なことは、このアプローチがモデルの不確実性を定量化する原則的な方法を提供することだ。 特に,エネルギー/力分布のヒストグラムを予測し,スカラーターゲットをヒストグラムに変換し,クロスエントロピー損失を用いてモデルを訓練する。 この分類式は回帰ベースラインに匹敵する絶対誤差性能が得られることを示す。 さらに、この表現は、予測分布のエントロピーを通じてててんかんの不確実性の定量化を可能にし、スカラー回帰アプローチに欠くモデルの信頼性の尺度を提供する。

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