Nov, 2023
研究扩散模型对加速电子结构计算的行为
Investigating the Behavior of Diffusion Models for Accelerating Electronic Structure Calculations
Daniel Rothchild, Andrew S. Rosen, Eric Taw, Connie Robinson, Joseph E. Gonzalez...
TL;DR通过对扩散模型进行调查，我们希望能更好地理解它们的预测与基于物理计算的结果之间的比较，以利用机器学习来显著加速电子结构计算，而无需昂贵的原理数据集进行训练。我们发现一种流行的扩散模型用于全新分子生成的推理过程可以分为探索阶段和弛豫阶段，其中模型选择原子种类的同时调整原子坐标以找到低能几何形状。随着训练的进行，我们发现该模型最初学习的是位能曲面的一阶结构，然后逐渐学习高阶结构。我们还发现扩散模型的弛豫阶段可以用于对构象进行玻尔兹曼分布采样，并进行结构弛豫。对于结构弛豫，该模型对小型有机分子的能量较经典力场产生的结构低约 10 倍。在密度泛函理论 (DFT) 弛豫中，从扩散生成的结构开始与从经典力场弛豫的结构开始相比，可以使 DFT 弛豫速度提高超过 2 倍。