A Neural Network Potential with Rigorous Treatment of Long-Range Dispersion
Notice bibliographique
Résumé
Neural Network Potentials (NNPs) have quickly emerged as powerful computational methods for modeling large chemical systems with the accuracy of quantum mechanical methods but at a much smaller computational cost. To make the training and evaluation of the underlying neural networks practical, these methods commonly cutoff interatomic interactions at a modest range (e.g., 5~\AA), so longer-range interactions like London dispersion are neglected. This limits the accuracy of these models for intermolecular interactions. In this work, we develop a new NNP designed for modeling chemical systems were dispersion is an essential component. This new NNP is extended to treat dispersion interactions rigorously by calculating atomic dispersion coefficients through a second NN, which is trained to reproduce the coefficients from the quantum-mechanically derived exchange-hole dipole moment (XDM) model. Calculation of the dispersion component of intermolecular interactions through this scheme provides results in very good agreement with the QM data, with a mean absolute error (MAE) of 0.6 kcal/mol and a coefficient of determination (R2) of 0.98. The dispersion components of these intermolecular interactions are predicted in excellent agreement with the QM data, with a mean absolute error (MAE) of 0.02 kcal/mol and an R2 of 1.00. This combined dispersion-corrected NNP, called ANIPBE0-MLXDM, predicts intermolecular interaction energies for complexes from the DE370K test set with an MAE of 0.5 kcal/mol and an R2 of 0.94 relative to high-level ab initio results (CCSD(T)/CBS), but with a computational cost that is billions of times smaller. The ANIPBE0-MLXDM method is effective for simulating large-scale dispersion-driven systems, like gas adsorption in porous materials, molecular liquids, and nanostructures, on a single computer workstation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».