論文の概要: Radial Kernel Attention for Long-Range Modeling in Polymer Machine Learning Force Fields
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.41675v1
- Date: Fri, 30 Oct 2026 12:42:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-02 22:05:31.707499
- Title: Radial Kernel Attention for Long-Range Modeling in Polymer Machine Learning Force Fields
- Title（参考訳）: 高分子機械学習力場における長距離モデリングのためのラジアルカーネル注意
- Abstract要約: 高分子機械学習力場における長距離モデリングのためのRKA(Radial Kernel Attention)を提案する。
RKAは、クラスタセントロイドから学習したラジアル特徴に原子間距離をマッピングし、そのオーバーラップをコンテンツ依存のクエリやキーと組み合わせる。
OPoly26における有限ポリマー系クラスターのエネルギーおよび力予測について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.043496401697112684
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce Radial Kernel Attention (RKA) for long-range modeling in polymer machine learning force fields. Local neighbor graphs constrain communication across polymer chains and their surrounding environments, while explicit all-pair attention incurs quadratic cost. RKA maps atomic distances from the cluster centroid to learned radial features and combines their overlap with content-dependent queries and keys. Factorized aggregation and readout enable global feature exchange at linear cost in atom count for fixed feature dimensions. We insert the invariant scalar update between EquiformerV3 local blocks and obtain conservative forces by differentiating the total energy, including its radial coordinate dependence. We evaluate energy and force prediction for finite polymer-derived clusters in OPoly26. Our models are trained on the official training split for 12 epochs and evaluated directly after training on the complete official validation split. A matched 5M comparison shows that RKA reduces per-atom energy and force MAEs by 67.4% and 36.3%, respectively. The 20M RKA model is compared with UMA-S-1.2 and UMA-S-1.2.1 on the same validation structures. The 20M model attains a total-energy MAE of 15.81 meV and a force MAE of 2.619 meV/angstrom; its per-atom energy MAE is 0.1182 meV/atom. RKA provides a compact global communication pathway that improves energy and force prediction on the evaluated polymer-derived clusters.
- Abstract（参考訳）: 高分子機械学習力場における長距離モデリングのためのRKA(Radial Kernel Attention)を提案する。
局所的な隣り合うグラフは、ポリマー鎖とその周囲の環境間の通信を制限し、明示的な全対の注意は二次的なコストを発生させる。
RKAは、クラスタセントロイドから学習したラジアル特徴に原子間距離をマッピングし、そのオーバーラップをコンテンツ依存のクエリやキーと組み合わせる。
因子化された集約と読み出しは、固定された特徴次元の原子数における線形コストでグローバルな特徴交換を可能にする。
我々は、EquiformerV3局所ブロック間の不変スカラー更新を挿入し、その放射座標依存を含む全エネルギーを微分することにより、保守的な力を得る。
OPoly26における有限ポリマー系クラスターのエネルギーおよび力予測について検討した。
本モデルは,12エポックのオフィシャルトレーニングスプリットをトレーニングし,オフィシャル検証スプリットのトレーニング後に直接評価する。
一致する5Mの比較では、RKAは原子当たりのエネルギーを67.4%削減し、MAEを36.3%削減している。
20M RKAモデルは、同じ検証構造上でUMA-S-1.2とUMA-S-1.2.1と比較される。
20Mモデルは総エネルギーは15.81mV、力は2.619mV/angstromであり、原子当たりのエネルギーは0.1182mV/atomである。
RKAは、評価されたポリマー由来のクラスター上でのエネルギーと力の予測を改善する、コンパクトなグローバル通信経路を提供する。
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