Linear Atomic Cluster Expansion Force Fields for Organic Molecules: Beyond RMSE.
Linear Atomic Cluster Expansion Force Fields for Organic Molecules: Beyond RMSE.
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DOI：
10.1021/acs.jctc.1c00647
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发表时间：
2021-12-14
影响因子：
5.5
通讯作者：
Csányi G
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kovács DP;Oord CV;Kucera J;Allen AEA;Cole DJ;Ortner C;Csányi G
我们证明，快速和准确的线性力场可以建立分子使用原子团簇展开（ACE）框架。ACE模型参数化的势能面的身体有序对称多项式的功能形式让人想起传统的分子力学力场。我们发现，四体或五体ACE力场的经验力场的精度提高了10倍，达到了最近提出的基于机器学习的方法的典型精度。我们不仅在广泛使用的MD17和ISO17基准数据集上展示了最先进的准确性和速度，而且通过将许多ML和经验力场与ACE进行比较，我们还超越了RMSE，用于更重要的任务，如正常模式预测，高温分子动力学，二面角扭转轮廓预测，甚至键断裂。我们还展示了一个新的具有挑战性的基准数据集组成的一个灵活的类药物分子的势能表面的ACE的平滑性，可转移性和外推能力。
We demonstrate that fast and accurate linear force fields can be built for molecules using the atomic cluster expansion (ACE) framework. The ACE models parametrize the potential energy surface in terms of body-ordered symmetric polynomials making the functional form reminiscent of traditional molecular mechanics force fields. We show that the four- or five-body ACE force fields improve on the accuracy of the empirical force fields by up to a factor of 10, reaching the accuracy typical of recently proposed machine-learning-based approaches. We not only show state of the art accuracy and speed on the widely used MD17 and ISO17 benchmark data sets, but we also go beyond RMSE by comparing a number of ML and empirical force fields to ACE on more important tasks such as normal-mode prediction, high-temperature molecular dynamics, dihedral torsional profile prediction, and even bond breaking. We also demonstrate the smoothness, transferability, and extrapolation capabilities of ACE on a new challenging benchmark data set comprised of a potential energy surface of a flexible druglike molecule.
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