Molecular dynamics (MD) simulation is a widely used technique to simulate molecular systems, most commonly at the all-atom resolution where the equations of motion are integrated with timesteps on the order of femtoseconds ($1\textrm{fs}=10^{-15}\textrm{s}$). MD is often used to compute equilibrium properties, which requires sampling from an equilibrium distribution such as the Boltzmann distribution. However, many important processes, such as binding and folding, occur over timescales of milliseconds or beyond, and cannot be efficiently sampled with conventional MD. Furthermore, new MD simulations need to be performed from scratch for each molecular system studied. We present Timewarp, an enhanced sampling method which uses a normalising flow as a proposal distribution in a Markov chain Monte Carlo method targeting the Boltzmann distribution. The flow is trained offline on MD trajectories and learns to make large steps in time, simulating the molecular dynamics of $10^{5} - 10^{6}\:\textrm{fs}$. Crucially, Timewarp is transferable between molecular systems: once trained, we show that it generalises to unseen small peptides (2-4 amino acids), exploring their metastable states and providing wall-clock acceleration when sampling compared to standard MD. Our method constitutes an important step towards developing general, transferable algorithms for accelerating MD.


翻译:分子动态模拟(MD)是一种广泛使用的模拟分子系统的技术,最常用的方法是模拟分子系统,在全方位分辨率中,运动的方程式需要与时间步骤结合,以Femtocons(1\textrm{fs ⁇ 10 ⁇ _15 ⁇ textrm{s}$)为主。MD经常用来计算平衡特性,这需要从平衡分布(如Boltzmann分布)进行取样。但是,许多重要的过程,例如捆绑和折叠,发生于毫秒或以上的时标,无法与常规MDD进行有效抽样。此外,新的MD模拟需要从抓起对每个研究的分子系统进行。我们提出了时间warp,这是一种强化的采样方法,用正常的流作为标注分布在Markov 链 Monte Carlo 中,针对布尔茨曼分布。流动是在Moltzmann分布进行离线取样,并学习如何在时间上大步,模拟10 ⁇ 5}10 ⁇ 6 ⁇ :\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\ textr{f}此外。 此外,新的MDMDMDMDMDE步骤需要从抓取 从抓来进行。 开始, 每一个 每一个 向一个小的移动的轨道的轨方法,在一般的加速的加速的加速的加速的加速的加速速度系统上, 一旦提供了它们的一个普通的加速的模制式的加速。

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