May, 2017
分子动力学的机器学习用于红外光谱模拟
Machine Learning Molecular Dynamics for the Simulation of Infrared Spectra
Michael Gastegger, Jörg Behler, Philipp Marquetand
TL;DR本文提出了一种基于机器学习的策略来预测分子红外光谱的方法，建立在从头分子动力学模拟的基础上，利用各种机器学习技术加速模拟并扩展可处理的系统大小，其中包括环境依赖性神经网络电荷的分子偶极矩模型和 Behler 和 Parrinello 的神经网络势能。通过引入完全自动化的采样方案和神经网络势能训练期间的分子力，我们能够仅基于少量的电子结构参考点来获得非常精确的机器学习模型，同时在甲醇分子，含有多达 200 个原子的正构烷和质子化的丙氨酸三肽的情况下，将其应用于模拟红外光谱，并发现与理论和实验光谱具有出色的一致性。