잠재 에너지의 깊은 잠재 표현을 위한 OpenMM 플러그인의 구현 및 검증

기계 학습 잠재력, 특히 깊은 잠재(DP) 모델은 분자 역학(MD) 시뮬레이션을 혁신적으로 변화시켜 정확성과 계산 효율성 간의 균형을 이룹니다. DP 모델의 인기 있는 MD 엔진 OpenMM과의 통합을 촉진하기 위해, 우리는 다재다능한 OpenMM 플러그인을 개발했습니다. 이 플러그인은 전통적인 MD 시뮬레이션부터 화학적 자유 에너지 계산 및 하이브리드 DP/MM 시뮬레이션에 이르기까지 다양한 응용 프로그램을 지원합니다. 우리의 광범위한 검증 테스트는 미리 지정된 집합 시뮬레이션에서의 에너지 보존, 정규 집합 발생에서의 충실도, 그리고 벌크 물의 구조적, 수송적, 열역학적 특성 평가를 포함했습니다. 이 플러그인의 도입은 MD 시뮬레이션 커뮤니티 내에서 DP 모델의 응용 범위를 획기적으로 확장할 것으로 기대되며, 이 분야의 주요 발전을 나타냅니다.