快速灵活的远程模型用于原子化机器学习
Philip Loche1,2, Kevin K Huguenin-Dumittan1, Melika Honarmand1,2
1Laboratory of Computational Science and Modeling, IMX, École Polytechnique Fédérale de Lausanne, 1015 Lausanne, Switzerland.
这项研究引入了原子式机器学习 (ML) 的新框架,以有效地纳入远程交互,克服当前模型的局限性. 开发的库允许准确的模拟和创建复杂系统的先进的ML潜力.
科学领域:
- 计算化学计算化学
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 原子式机器学习 (ML) 模型通常使用局部近似,限制它们模拟远程相互作用的能力,如静电学.
- 在ML中解决远程影响的现有方法通常是低效的,需要临时实施.
研究的目的:
- 开发一个统一的框架,将已建立的远程交互算法集成到原子 ML 中.
- 提供高效和模块化实现,用于在ML模型中评估非绑定相互作用.
- 引入适合 ML 应用的新型描述符,以远程物理为主.
主要方法:
- 将Ewald总和,经典粒子网Ewald (PME) 和粒子-粒子/粒子网 (PPPM) 纳入原子学ML框架.
- 在PyTorch (torch-pme) 中开发参考实现和在JAX (jax-pme) 中进行实验.
- 引入了聚焦非局部原子环境的纯化描述符.
主要成果:
- 快速,功能丰富和模块化实现,用于准确评估物理远程力量.
- 远程模型与使用自动区分的本地ML方案的无组合.
- 在分子动力学模拟,ML潜力训练和长距离等同变量描述符的评估中证明有用.
结论:
- 开发的框架和库有效地解决了原子 ML 中局部近似的局限性.
- 能够构建精确的 (半) 实证基线潜力和复杂的ML架构,包括物理相互作用.
- 促进先进的分子模拟和新型ML模型的开发,用于具有显著远程效应的系统.
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