力场分析软件与工具（FFAST）：在显微镜下评估机器学习力场
摘要：MLFF模型的实际性能分析工具-FFAST：一个跨平台软件工具包，用于详细了解模型的性能和限制，并具有易于使用的图形用户界面。该软件可让用户评估多种流行的最先进的MLFF模型在各种数据集类型上的性能，并提供了一般预测误差概述、异常值检测机制、原子投影误差等功能。它还有一个3D可视化工具，用于在大型数据集中找到和显示问题配置、原子或聚簇。本文以MACE和Nequip模型为例，使用stachyose和二十二碳六烯酸（DHA）两个数据集，说明了该软件的用途。研究发现，stachyose分子内或附近的糖苷键相关的碳和氧原子存在较高的预测误差。此外，DHA分子折叠时，尤其是分子边缘的羧基团的预测误差增加。我们强调了对MLFF模型进行系统评估的重要性，以确保其成功应用于分子和材料动态研究。
作者：Gregory Fonseca, Igor Poltavsky, Alexandre Tkatchenko
论文ID：2308.06871
分类：Chemical Physics
分类简称：physics.chem-ph
提交时间：2023-08-15