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Peering inside the black box by learning the relevance of many-body functions in neural network potentials

  • Machine learned potentials based on artificial neural networks are becoming apopular tool to define an effective energy model for complex systems, either incorporating electronic structure effects at the atomistic resolution, or effectively renormalizing part of the atomistic degrees of freedom at a coarsegrained resolution. One main criticism regarding neural network potentials is that their inferred energy is less interpretable than in traditional approaches, which use simpler and more transparent functional forms. Here we address this problem by extending tools recently proposed in the nascent field of explainable artificial intelligence to coarse-grained potentials based on graph neural networks.With these tools, neural network potentials can be practically decomposed into n-body interactions, providing a human understandable interpretation without compromising predictive power. We demonstrate the approach on three different coarse-grained systems including two fluids (methane andMachine learned potentials based on artificial neural networks are becoming apopular tool to define an effective energy model for complex systems, either incorporating electronic structure effects at the atomistic resolution, or effectively renormalizing part of the atomistic degrees of freedom at a coarsegrained resolution. One main criticism regarding neural network potentials is that their inferred energy is less interpretable than in traditional approaches, which use simpler and more transparent functional forms. Here we address this problem by extending tools recently proposed in the nascent field of explainable artificial intelligence to coarse-grained potentials based on graph neural networks.With these tools, neural network potentials can be practically decomposed into n-body interactions, providing a human understandable interpretation without compromising predictive power. We demonstrate the approach on three different coarse-grained systems including two fluids (methane and water) and the protein NTL9. The obtained interpretations suggest that well-trained neural network potentials learn physical interactions, which are consistent with fundamental principles.zeige mehrzeige weniger

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Autor*innen:Klara BonneauORCiD, Jonas LedererORCiD, Clark TempletonORCiD, Lorenzo GiambagliORCiD, David RosenbergerORCiD, Klaus-Robert MüllerORCiD, Cecilia ClementiORCiD
Dokumenttyp:Zeitschriftenartikel
Veröffentlichungsform:Verlagsliteratur
Sprache:Englisch
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):Nature Communications
Jahr der Erstveröffentlichung:2025
Organisationseinheit der BAM:VP Vizepräsident
VP Vizepräsident / VP.1 eScience
Veröffentlichende Institution:Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)
Jahrgang/Band:16
Ausgabe/Heft:1
Aufsatznummer:9898
Erste Seite:1
Letzte Seite:14
DDC-Klassifikation:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Freie Schlagwörter:Explainability; Machine learning potentials; Neural Network
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Material
Material / Materialdesign
DOI:10.1038/s41467-025-65863-0
URN:urn:nbn:de:kobv:b43-647531
ISSN:2041-1723
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei für die Öffentlichkeit verfügbar ("Open Access")
Lizenz (Deutsch):License LogoCreative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International
Datum der Freischaltung:19.11.2025
Referierte Publikation:Ja
Datum der Eintragung als referierte Publikation:19.11.2025
Schriftenreihen ohne Nummerierung:Wissenschaftliche Artikel der BAM
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