Generalized convolutional many-body distribution functional representations
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
Modern machine learning (ML) models of chemical and materials systems with billions of parameters require vast training datasets and considerable computational efforts. Lightweight kernel or decision tree-based methods, however, can be rapidly trained, leading to a considerably lower carbon footprint. We introduce generalized convolutional many-body distribution functionals (cMBDF) as highly compute and data-efficient atomic representations for accurate kernels that excel in low-data regimes. Generalizing the MBDF framework, cMBDF encodes local chemical environments in a compact fashion using translationally and rotationally invariant functionals of smooth atomic densities weighted by interaction potentials. The functional values can be efficiently evaluated by expressing them in terms of convolutions which are calculated via fast Fourier transforms and stored on predefined grids. In the generalized form, each atomic environment is described using a set of functionals uniformly defined by three integers; many-body, derivative, weighting orders. Irrespective of size/composition, cMBDF atomic vectors remain compact and constant in size for a fixed choice of these orders controlling the structural and compositional resolution. While being up to two orders of magnitude more compact than other popular representations, cMBDF is shown to be more accurate for the learning of various quantum properties such as energies, dipole moments, homo-lumo gaps, heat capacity, polarizability, optimal exact-exchange admixtures, and basis-set scaling factors. Applicability for organic and inorganic chemistry is tested as represented by the QM7b, QM9, and VQM24 datasets. Due to its compactness, model training and testing times are reduced from 23 h to 8 min, implying a corresponding reduction in carbon footprint.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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