Med hjälp av bevarande av energi - en grundläggande egenskap hos slutna klassiska och kvant mekaniska system - utvecklar vi en effektiv gradient-domän maskininlärning (GDML) metod för att konstruera exakta molekylära kraftfält med hjälp av ett begränsat antal prover från ab initio molekylär dynamik (AIMD) banor. GDML implementationen kan reproducera globala potentiella energiytor hos mellanstora molekyler med en noggrannhet på 0,3 kcal mol −1 för energi och 1 kcal mol −1Å −1 för atomkrafter med endast 1000 konformationsgeometrier för utbildning. Vi visar denna noggrannhet för AIMD banor av molekyler, inklusive bensen, toluen, naftalen, etanol, uracil, och aspirin. Utmaningen med att bygga konservativa kraftfält uppnås i vårt arbete genom att lära sig i ett Hilbert utrymme av vektorvärderade funktioner som lyder lagen om energibevarande. GDML-metoden möjliggör kvantitativ molekylär dynamik simuleringar för molekyler till en bråkdel av kostnaden för explicita AIMD beräkningar, vilket gör det möjligt att bygga effektiva kraftfält med noggrannhet och överförbarhet av högnivå ab initio metoder.
Gradient-domän maskininlärning (GDML) Chmiela et al. I REF föreslogs GDML som en metod för att konstruera kraftfält som uttryckligen följer lagen om energihushållning.
Machine Learning of Accurate Energy-Conserving Molecular Force Fields
{'venue': 'Science Advances 3(5):e1603015 (2017)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Physics', 'Computer Science']}