Fast, Modular, and Differentiable Framework for Machine Learning-Enhanced Molecular Simulations
Henrik Christiansen, Takashi Maruyama, Federico Errica, Viktor Zaverkin, Makoto Takamoto, Francesco Alesiani
我们介绍了用于分子动力学和蒙特卡罗模拟的端到端可区分分子模拟框架(DIMOS)。 DIMOS轻松集成了基于机器学习的原子间电位,并实现了经典的力场,包括高效实现粒子网Ewald。 由于其模块化,经典和基于机器学习的方法可以很容易地组合成系统的混合描述(ML / MM)。 通过支持关键分子动力学功能,如高效的邻居列表和约束算法,以实现更大的时间步骤,该框架在弥合手动优化模拟引擎与实现灵活性之间的差距方面迈出了一步。 我们表明,由于改进了线性而不是二次缩放,因为系统尺寸DIMOS的功能能够在另一个完全可微分的模拟框架下获得高达170×的加速因子,用于经典力场模拟。 差异化的优势体现在基于哈密尔顿蒙特卡洛(HMC)的马尔可夫链蒙特卡洛模拟中端到端优化提案分布。 使用这些优化的模拟参数,与选择的模拟参数相比,观察到3×加速度。 代码可在https://github.com/nec-research/DIMOS上查阅。
We present an end-to-end differentiable molecular simulation framework (DIMOS) for molecular dynamics and Monte Carlo simulations. DIMOS easily integrates machine-learning-based interatomic potentials and implements classical force fields including an efficient implementation of particle-mesh Ewald. Thanks to its modularity, both classical and machine-learning-based approaches can be easily combined into a hybrid description of the system (ML/MM). By supporting key molecular dynamics features su...