論文の概要: From Evaluation to Design: Using Potential Energy Surface Smoothness Metrics to Guide Machine Learning Interatomic Potential Architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.04861v1
• Date: Wed, 04 Feb 2026 18:50:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-05 19:45:11.693302
• Title: From Evaluation to Design: Using Potential Energy Surface Smoothness Metrics to Guide Machine Learning Interatomic Potential Architectures
• Title（参考訳）: 評価から設計へ:ポテンシャルエネルギー表面平滑度を用いた機械学習による原子間ポテンシャルアーキテクチャのガイド
• Authors: Ryan Liu, Eric Qu, Tobias Kreiman, Samuel M. Blau, Aditi S. Krishnapriyan,
• Abstract要約: MLIPは量子ポテンシャルエネルギー表面の物理的滑らかさを再現することができない。 マイクロカノニカル分子動力学のような既存の評価は計算に高価であり、主に近平衡状態を研究する。 MLIPの評価基準を改善するためにBSCT(Band Smoothness Characterization Test)を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.68400434984463
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine Learning Interatomic Potentials (MLIPs) sometimes fail to reproduce the physical smoothness of the quantum potential energy surface (PES), leading to erroneous behavior in downstream simulations that standard energy and force regression evaluations can miss. Existing evaluations, such as microcanonical molecular dynamics (MD), are computationally expensive and primarily probe near-equilibrium states. To improve evaluation metrics for MLIPs, we introduce the Bond Smoothness Characterization Test (BSCT). This efficient benchmark probes the PES via controlled bond deformations and detects non-smoothness, including discontinuities, artificial minima, and spurious forces, both near and far from equilibrium. We show that BSCT correlates strongly with MD stability while requiring a fraction of the cost of MD. To demonstrate how BSCT can guide iterative model design, we utilize an unconstrained Transformer backbone as a testbed, illustrating how refinements such as a new differentiable $k$-nearest neighbors algorithm and temperature-controlled attention reduce artifacts identified by our metric. By optimizing model design systematically based on BSCT, the resulting MLIP simultaneously achieves a low conventional E/F regression error, stable MD simulations, and robust atomistic property predictions. Our results establish BSCT as both a validation metric and as an "in-the-loop" model design proxy that alerts MLIP developers to physical challenges that cannot be efficiently evaluated by current MLIP benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 機械学習原子間ポテンシャル(MLIP)は、時として量子ポテンシャルエネルギー表面(PES)の物理的滑らかさの再現に失敗し、標準エネルギーと力の回帰評価が見逃すような下流シミュレーションにおいて誤った振る舞いを引き起こす。 マイクロカノニカル分子動力学(MD)のような既存の評価は計算に高価であり、主に近平衡状態を研究する。 MLIPの評価基準を改善するために,Band Smoothness Characterization Test (BSCT)を導入する。 この効率的なベンチマークは、制御された結合変形を通じてPSSをプローブし、不連続性、人工的ミニマ、および平衡から近い、あるいは遠く離れた急激な力を含む非平滑性を検出する。 我々は,BSCTがMDの安定性と強く相関し,MDのコストのごく一部を必要とすることを示した。 BSCTが反復型モデル設計をいかに導出できるかを示すために、制約のないトランスフォーマーのバックボーンをテストベッドとして使用し、新しい微分可能な$k$-nearestの隣り合わせアルゴリズムや温度制御されたアテンションなどの改善が、我々の測定値によって識別されるアーティファクトをいかに低減するかを示す。 BSCTに基づいてモデル設計を体系的に最適化することにより、結果のMLIPは、従来のE/F回帰誤差、安定したMDシミュレーション、堅牢な原子性特性予測を同時に達成する。 その結果,BSCTは,MLIP開発者に対して,現行のMLIPベンチマークでは効率よく評価できない物理的課題を警告する"ループ内"モデル設計プロキシとして,バリデーション指標として確立した。

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