Training Models of Atomic Charge by Predicting a Generalized Force
Notice bibliographique
Résumé
In atomistic simulation, ab initio methods are accurate but too computationally expensive for large systems, long trajectories, or high-throughput screening. Recently, machine-learned interatomic potentials (MLIPs) are approaching the accuracy of ab initio methods at speeds closer to traditional force fields by training on large datasets of ab initio results. Some datasets include atomic partial charges, which are convenient for training models with explicit charge assignments. We propose adding diversity to the training data by perturbing atomic charge, and annotating atoms with corresponding energy derivatives. These additional atom-level labels are identical to electronegativity as defined in conceptual density functional theory. To demonstrate this proposal, we construct a training dataset of crystals with two-atom unit cells, controlling the charge transfer between the atoms by imposing an external potential. By matching the form of the potential to the charge partitioning scheme, we compute the electronegativity difference from the strength of the imposed potential, and observe a near-linear relationship with charge transfer. Fitting these electronegativity differences with linear regression yields the parameters of a charge equilibration model. Our results demonstrate a new way of training charge prediction models, and show how to diversify MLIP training datasets while simultaneously adding atom-level response properties that can be used as training targets.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».