자유 에너지 표면 예측을 위한 기계 학습 포텐셜

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ข้อมูลเชิงลึก - 자유 에너지 표면 예측을 위한 기계 학습 포텐셜

정확한 자유 에너지 계산을 위한 ML 상호작용 포텐셜 사용에 대한 고려사항

기계 학습 포텐셜(MLP)은 고전적 시뮬레이션과 유사한 효율성으로 분자 시스템의 포텐셜 및 자유 에너지 표면(FES)을 ab initio 수준의 정확도로 설명할 수 있는 가능성을 보여준다. 그러나 FES 예측을 위해서는 구성 엔트로피에 대한 정확한 추정이 필요하며, 이는 훈련 데이터의 집합 변수(CV) 분포에 따라 달라질 수 있다.

정확한 자유 에너지 계산을 위한 ML 상호작용 포텐셜 사용에 대한 고려사항

기계 학습 포텐셜(MLP)은 고전적 시뮬레이션과 유사한 효율성으로 분자 시스템의 포텐셜 및 자유 에너지 표면(FES)을 ab initio 수준의 정확도로 설명할 수 있는 가능성을 보여준다. 그러나 FES 예측을 위해서는 단순히 에너지와 힘의 정확성뿐만 아니라 구성 상태의 다양성(엔트로피)에 대한 정확한 추정이 필요하다.

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