論文の概要: ASTEROID: A Spatiotemporal Information Transformer for Forecasting Multi-Step Time Series of Molecular Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.17668v1
• Date: Tue, 16 Jun 2026 08:30:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-17 17:15:32.35603
• Title: ASTEROID: A Spatiotemporal Information Transformer for Forecasting Multi-Step Time Series of Molecular Dynamics
• Title（参考訳）: ASTEROID:分子動力学のマルチステップ時系列予測のための時空間情報変換器
• Abstract要約: 我々は,多段階原子座標を直接予測できるデータ駆動型フレームワーク ASTEROID を開発した。 ASTEROIDはMDトラジェクトリを高テンポラルシーケンスとして再構成し、時空間情報(STI変換)方程式をトランスフォーマーアーキテクチャに統合する。 以上の結果から,ASTEROIDは様々なベンチマークにおいて既存の手法よりも精度が高いことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4369550829556577
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Molecular dynamics (MD) simulation is computationally demanding, particularly for large-scale systems requiring long-term analysis. Accurate forecast of the outcomes of a MD simulation is not only an attractive scientific challenge but also has substantial practical value. In this work, we developed a data-driven framework, termed ASTEROID (Advanced Spatiotemporal TransformER fOr Inferring Dynamics), that can directly predict multi-step atomic coordinates, avoiding conventional iterative integration. For this purpose, our ASTEROID reformulates MD trajectories as high-dimensional spatiotemporal sequences and integrates the Spatiotemporal Information (STI) Transformation equation into a Transformer architecture. The core innovation of ASTEROID lies in its ability to model multiscale spatiotemporal dependencies. In particular, for spatial dependencies, a local-global self-attention mechanism captures both short- and long-range interactions. For temporal dependencies, an encoder-decoder structure integrates global context with autoregressive forecasting. ASTEROID was evaluated on several quantum-mechanics derived molecular datasets. Our results indicate that ASTEROID achieved not only a higher level of accuracy in multi-step prediction than existing methods on various benchmarks, but also significantly reduced computational cost of conventional MD simulation. Moreover, the model supports iterative multi-step forecasting over an extended time scale. This work establishes a robust and generalizable data-driven paradigm for accelerating MD simulations.
• Abstract（参考訳）: 分子動力学(MD)シミュレーションは、特に長期解析を必要とする大規模システムにおいて、計算的に要求される。 MDシミュレーションの結果の正確な予測は、魅力的な科学的課題であるだけでなく、実際的な価値もある。 本研究では,ASTEROID(Advanced Spatiotemporal TransformER fOr Inferring Dynamics)と呼ばれるデータ駆動型フレームワークを開発した。 この目的のために、ASTEROIDはMDトラジェクトリを高次元時空間列として再構成し、時空間情報(STI)変換方程式を変換器アーキテクチャに統合する。 ASTEROIDの中核的な革新は、マルチスケールの時空間依存をモデル化できることにある。 特に空間的依存に対しては、局所的な自己認識機構が短距離と長距離の両方の相互作用をキャプチャする。 時間的依存関係については、エンコーダ・デコーダ構造がグローバルコンテキストと自己回帰予測を統合している。 ASTEROIDはいくつかの量子力学由来の分子データセットで評価された。 この結果から, ASTEROIDは, 従来のベンチマーク手法よりも精度が高いだけでなく, 従来のMDシミュレーションの計算コストを大幅に削減できることがわかった。 さらに、このモデルは、拡張された時間スケールで反復的な多段階予測をサポートする。 この研究は、MDシミュレーションを加速するための堅牢で一般化可能なデータ駆動パラダイムを確立する。

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