数据优化的相似度指标和反应式机器学习力场的高效训练,用于碳化合物放射溶解
Kwangnam Kim1, Matthew P Kroonblawd1, Nir Goldman1,2
1Physical and Life Sciences Directorate, Lawrence Livermore National Laboratory, Livermore, California 94550, United States.
一种新方法优化了用于聚合物放射溶解模拟的机器学习力场的训练数据. 这种方法显著减少了数据大小,同时提高了预测化学降解的准确性.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 计算化学计算化学
- 聚合物科学 聚合物科学
背景情况:
- 放射溶解对于聚合物灭菌,改造和回收利用至关重要.
- 反应分子动力学 (MD) 模拟和机器学习 (ML) 力场是研究放射溶解的关键.
- 在复杂的放射解化学中为ML模型生成足够的训练数据具有挑战性.
研究的目的:
- 开发一种优化的方法来选择在放射解中的ML力场的训练数据.
- 提高ML力场对各种分子和聚合物系统的可转移性.
- 为了提高模拟聚合物中放射性降解的效率和精度.
主要方法:
- 开发了一种数据优化方法,使用共弦相似度对当地的原子环境进行原子对原子的比较.
- 应用该方法来训练切比舍夫交互模型高效仿真 (ChIMES) MLFF.
- 根据各种碳化合物系统和热力学条件验证了Chimes模型.
主要成果:
- 与标准装配方法相比,训练设置大小减少了约70%,同时提高了准确性.
- 证明了MLFF对各种碳化合物系统的增强可转移性.
- 实现了显著的计算效率,并保持了与量子方法相比的准确性.
结论:
- 数据优化方法有效指导用于放射溶解模拟的训练集选择.
- 优化的ChIMES MLFF提供了准确和高效的模拟聚合物的放射性损伤.
- 这种方法将促进对聚合物辐射相互作用及其对降解产品的影响的研究.
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