PANNA 2.0: Efficient neural network interatomic potentials and new architectures

要約

ローカル原子記述子と多層パーセプトロンに基づいてニューラル ネットワークの原子間ポテンシャルを生成するコードである PANNA 2.0 (人工ニューラル ネットワーク アーキテクチャのプロパティ) の最新リリースを紹介します。
新しいバックエンド上に構築された PANNA のこの新しいリリースは、ネットワーク トレーニングのカスタマイズと監視のための改良されたツール、高速記述子計算機を含むより優れた GPU サポート、外部コード用の新しいプラグイン、および長距離静電相互作用を組み込むための新しいアーキテクチャを備えています。
変分電荷平衡スキーム。
新しいコードの主な機能の概要と、一般的に使用されるベンチマークおよびより豊富なデータセットで PANNA モデルの精度を最新技術と比較するいくつかのベンチマークを紹介します。

要約(オリジナル)

We present the latest release of PANNA 2.0 (Properties from Artificial Neural Network Architectures), a code for the generation of neural network interatomic potentials based on local atomic descriptors and multilayer perceptrons. Built on a new back end, this new release of PANNA features improved tools for customizing and monitoring network training, better GPU support including a fast descriptor calculator, new plugins for external codes and a new architecture for the inclusion of long-range electrostatic interactions through a variational charge equilibration scheme. We present an overview of the main features of the new code, and several benchmarks comparing the accuracy of PANNA models to the state of the art, on commonly used benchmarks as well as richer datasets.

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