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On-the-fly active learning of interpretable Bayesian force fields for atomistic rare events

npj Computational Materials 2020年第1期6卷 1502-1512页

作者： Jonathan Vandermause Steven B.Torrisi simon batzner Yu Xie Lixin Sun Alexie M.Kolpak Boris Kozinsky Department of Physics Harvard UniversityCambridgeMA 02138USA John A.Paulson School of Engineering and Applied Sciences Harvard UniversityCambridgeMA 02138USA Center for Computational Engineering Massachusetts Institute of TechnologyCambridgeMA 02139USA Department of Mechanical Engineering Massachusetts Institute of TechnologyCambridgeMA 02139USA Bosch Research CambridgeMA 02139USA

Machine learned force fields typically require manual construction of training sets consisting of thousands of first principles calculations,which can result in low training efficiency and unpredictable errors when applied to structures not represented in the training set of the *** severely limits the practical application of these models in systems with dynamics governed by important rare events,such as chemical reactions and *** present an adaptive Bayesian inference method for automating the training of interpretable,low-dimensional,and multi-element interatomic force fields using structures drawn on the fly from molecular dynamics *** an active learning framework,the internal uncertainty of a Gaussian process regression model is used to decide whether to accept the model prediction or to perform a first principles calculation to augment the training set of the *** method is applied to a range of single-and multi-element systems and shown to achieve a favorable balance of accuracy and computational efficiency,while requiring a minimal amount of ab initio training *** provide a fully opensource implementation of our method,as well as a procedure to map trained models to computationally efficient tabulated force fields.

关键词： fields element typically

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