混合经典/机器学习力场用于准确描述分子凝聚相系统
Moritz Thürlemann1, Sereina Riniker1
1Department of Chemistry and Applied Biosciences, ETH Zürich Vladimir-Prelog-Weg 2 Zürich 8093 Switzerland sriniker@ethz.ch.
本研究介绍了一种混合机器学习/经典力场 (FF) 模型,可以准确预测凝聚相系统的分子特性. 这种方法将经典FF的效率与机器学习的灵活性相结合,克服了数据限制.
科学领域:
- 计算化学是一种计算化学.
- 材料科学是一种材料科学.
- 机器学习应用程序 机器学习应用程序
背景情况:
- 电子结构方法提供了准确的分子性质预测,但在计算上很昂贵.
- 经典力场 (FFs) 是高效的,但依赖于近似和广泛的训练数据,对于凝聚相系统来说是一个挑战.
- 机器学习 (ML) 力场进一步放大了数据要求,特别是在复杂的凝聚相模拟中.
研究的目的:
- 开发一种混合ML/经典FF模型,可转移到冷凝相系统.
- 克服数据生成的局限性,以缩短阶段培训ML FF.
- 将经典FF的效率与ML的适应性相结合.
主要方法:
- 混合ML/经典FF模型的参数化,使用高质量的*ab initio*数据,真空中测量二聚体和单聚体.
- 将ML校正整合到经典FF框架中,以解决经典近似的局限性.
- 模型对基准测试数据集和实验缩短相数据的验证.
主要成果:
- 拟议的混合模型表明可转移到冷凝相系统.
- 该模型有效地将经典FF的强度与ML的灵活性相结合.
- 对有机液体和小分子晶体结构的验证证实了该模型的性能.
结论:
- 开发的混合ML/经典FF模型为FF开发提供了一个有前途的方法.
- 这种方法有可能为复杂系统释放经典FF的全部功能.
- 该战略解决了在机器学习驱动的FF开发中数据稀缺的挑战,用于凝聚相模拟.
更多相关视频
10:52Multiscale Sampling of a Heterogeneous Water/Metal Catalyst Interface using Density Functional Theory and Force-Field Molecular Dynamics
Published on: April 12, 2019
12:11Computation of Atmospheric Concentrations of Molecular Clusters from ab initio Thermochemistry
Published on: April 8, 2020
相关概念视频
Molecular Models
Hybridization of Atomic Orbitals II
Hybridization of Atomic Orbitals I
Mechanistic Models: Compartment Models in Algorithms for Numerical Problem Solving
In individual population analyses, different algorithms are employed, such as Cauchy's method, which uses a...
Predicting Molecular Geometry
Valence Bond Theory and Hybridized Orbitals
A σ bond (single bond in a Lewis structure) is a covalent bond in which the electron density is...
