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[交流]
DMFF：分子力場(chǎng)開(kāi)發(fā)新利器
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【分子體系模擬與分子力場(chǎng)】 分子體系模擬在生物大分子結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、藥物篩選、有機(jī)材料篩選等領(lǐng)域具有重要應(yīng)用價(jià)值。 分子體系的模擬中最重要的就是刻畫(huà)體系勢(shì)能函數(shù)、描述相互作用。在經(jīng)典分子動(dòng)力學(xué)模擬(CMD)中，勢(shì)能函數(shù)遵循固定的數(shù)學(xué)形式，而分子力場(chǎng)即以數(shù)學(xué)函數(shù)的形式給出了分子間與分子內(nèi)相互作用勢(shì)。 然而，目前投入工業(yè)化應(yīng)用的分子力場(chǎng)普遍面臨著這樣幾個(gè)問(wèn)題： 缺乏可移植性和預(yù)測(cè)能力：研究新體系時(shí)，在真正跑出結(jié)果之前，恐怕誰(shuí)都不確定哪個(gè)力場(chǎng)結(jié)果更好。除了靠“經(jīng)驗(yàn)”，誰(shuí)也說(shuō)不清楚力場(chǎng)應(yīng)該怎么選。 參數(shù)缺少唯一性和一致性：經(jīng)常出現(xiàn)多套完全不同的參數(shù)能給出相似的宏觀預(yù)測(cè)，因此不能僅通過(guò)宏觀數(shù)據(jù)確定微觀上哪套參數(shù)更為合理。同時(shí)，我們也常常能看到非常相似的體系，力場(chǎng)參數(shù)卻完全不同，因此不同課題組發(fā)展的力場(chǎng)往往不能組合使用。 【機(jī)器學(xué)習(xí)與自動(dòng)微分技術(shù)】 在分子力場(chǎng)擬合領(lǐng)域，提起機(jī)器學(xué)習(xí)，絕大多數(shù)同學(xué)可能想到的是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。的確，不論是早期的 Behler-Parinello 模型、Schnet 模型，還是更近期的 DP 模型、或是 REANN 模型，其核心做法，都是將原子的勢(shì)能面拆解為單個(gè)原子能量的求和，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超強(qiáng)擬合能力，以原子局域環(huán)境為輸入特征（feature）構(gòu)建原子能量函數(shù) ，然后利用大量的第一性原理數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。人工智能技術(shù)在分子動(dòng)力學(xué)領(lǐng)域掀起的這一波浪潮主要就是由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢(shì)函數(shù)所帶動(dòng)。 但是，人工智能技術(shù)所帶來(lái)的革新，絕不只是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢(shì)函數(shù)。與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型發(fā)展相伴隨的技術(shù)創(chuàng)新，包括強(qiáng)大的高維梯度下降算法，和底層的自動(dòng)微分程序框架，都可以被傳統(tǒng)力場(chǎng)開(kāi)發(fā)者所用，這就是 DMFF 誕生的主要原因。 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中，我們需要通過(guò)反向傳播，計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輸出對(duì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的微分，并利用梯度下降實(shí)現(xiàn)整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化。因此，自動(dòng)微分框架與機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練相伴而生，可以說(shuō)自動(dòng)微分技術(shù)本身就是為了大量數(shù)據(jù)下高維參數(shù)的高效優(yōu)化而生。包括 DP 在內(nèi)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢(shì)能面的訓(xùn)練，其實(shí)都是基于自動(dòng)微分技術(shù)實(shí)現(xiàn)的。 【DMFF｜動(dòng)手實(shí)踐】 盡管最早是被用于機(jī)器學(xué)習(xí)模型，但自動(dòng)微分技術(shù)本身并不依賴(lài)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型。需要微分和優(yōu)化的計(jì)算流可以是任何物理模型。 因此，我們完全可以利用自動(dòng)微分和梯度下降技術(shù)，利用實(shí)驗(yàn)和第一性原理數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)反向傳播去優(yōu)化任何物理模型的參數(shù)。而 DMFF 正是這一想法在分子力場(chǎng)領(lǐng)域運(yùn)用的實(shí)例。 通過(guò) DMFF，我們對(duì)分子力場(chǎng)開(kāi)發(fā)的兩大難題作出回應(yīng)：如何保證分子動(dòng)力學(xué)模擬過(guò)程中復(fù)雜力場(chǎng)的快速實(shí)現(xiàn)與迭代；如何提升高維度函數(shù)中優(yōu)化參數(shù)的效率以及這一過(guò)程的自動(dòng)化程度，并提升參數(shù)的可遷移性。 在最新發(fā)布的 DMFF 0.2.0版本中，探索出了一條力場(chǎng)參數(shù)自動(dòng)優(yōu)化的路徑，相應(yīng)的工作流在比較簡(jiǎn)單的小分子體系與較為復(fù)雜的電解液體系中都得到了驗(yàn)證。在下面的 Notebook 中，我們會(huì)“手把手”帶你親手構(gòu)建分子力場(chǎng)、生成與拓展勢(shì)函數(shù)、通過(guò) DMFF 進(jìn)行簡(jiǎn)單的擬合并以實(shí)際案例搭建力場(chǎng)參數(shù)優(yōu)化的工作流。（notebook鏈接  ：https://bohrium.dp.tech/notebook/366e1f35236f495d994be1622c7b4d09） |
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7樓2023-06-05 13:51:33
簡(jiǎn)單回復(fù)
2023-05-30 17:52
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cyf2277(金幣+1): 謝謝參與
boy 發(fā)自小木蟲(chóng)Android客戶(hù)端
tzynew3樓
2023-05-30 21:01
回復(fù)
cyf2277(金幣+1): 謝謝參與
XG-WUST4樓
2023-05-30 22:29
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cyf2277(金幣+1): 謝謝參與
up 發(fā)自小木蟲(chóng)IOS客戶(hù)端
2023-05-31 07:14
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cyf2277(金幣+1): 謝謝參與
nono20096樓
2023-06-01 23:23
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cyf2277(金幣+1): 謝謝參與
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