A Framework for a Generalization Analysis of Machine-Learned Interatomic Potentials
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.
Notice bibliographique
Résumé
.Machine-learned interatomic potentials (MLIPs) and force fields (i.e., interaction laws for atoms and molecules) are typically trained on limited data-sets that cover only a very small section of the full space of possible input structures. MLIPs are nevertheless capable of making accurate predictions of forces and energies in simulations involving (seemingly) much more complex structures. In this article we propose a framework within which this kind of generalization can be rigorously understood. As a prototypical example, we apply the framework to the case of simulating point defects in a crystalline solid. Here, we demonstrate how the accuracy of the simulation depends explicitly on the size of the training structures, on the kind of observations (e.g., energies, forces, force constants, virials) to which the model has been fitted, and on the fit accuracy. The new theoretical insights we gain partially justify current best practices in the MLIP literature and in addition suggest a new approach to the collection of training data and the design of loss functions.Keywordsa priori error estimateinteratomic potentialscrystal defectsMSC codes65N1265N1565Q1065Z05
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle