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Enregistrement W4310557772 · doi:10.48550/arxiv.2211.16763

Inverse molecular design and parameter optimization with Hückel theory using automatic differentiation

2022· preprint· en· W4310557772 sur OpenAlex
Rodrigo A. Vargas–Hernández, K. Jorner, R. Pollice, A. Aspuru-Guzik

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMachine Learning in Materials Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaUniversity of TorontoGovernment of OntarioSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésAutomatic differentiationDifferentiable functionDensity functional theoryPolarizabilityComputer scienceInverseComputationApplied mathematicsConjugate gradient methodComputational chemistryMathematical optimizationChemistryPhysicsAlgorithmQuantum mechanicsMathematicsMathematical analysisGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Semi-empirical quantum chemistry has recently seen a renaissance with applications in high-throughput virtual screening and machine learning. The simplest semi-empirical model still in widespread use in chemistry is Hückel's $π$-electron molecular orbital theory. In this work, we implemented a Hückel program using differentiable programming with the JAX framework, based on limited modifications of a pre-existing NumPy version. The auto-differentiable Hückel code enabled efficient gradient-based optimization of model parameters tuned for excitation energies and molecular polarizabilities, respectively, based on as few as 100 data points from density functional theory simulations. In particular, the facile computation of the polarizability, a second-order derivative, via auto-differentiation shows the potential of differentiable programming to bypass the need for numeric differentiation or derivation of analytical expressions. Finally, we employ gradient-based optimization of atom identity for inverse design of organic electronic materials with targeted orbital energy gaps and polarizabilities. Optimized structures are obtained after as little as 15 iterations, using standard gradient-based optimization algorithms.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,382
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,147 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle