Support vector regression을 응용한 barbaralane의 global potential energy surface 재구성

Potential Energy Surface(PES)를 양자 계산을 통해 알아내는 것은 화학 반응을 이해하는 데에 큰 도움이 된다. 이를테면 Transition State(TS)의 configuration을 알 수 있고, 따라서 reaction path와 활성화 에너지 값을 예측하여, 진행시키고자 하는 화학반응의 이해를 도울 수 있다. 하지만 PES를 그리기 위해서는 해당 분자의 다양한 configuration에 대한 singlet point energy 계산이 필요하기 때문에, 계산적인 측면에서 많은 비용을 요구한다. 따라서 product와 reactant의 구조와 같은 critical point의 정보를 이용하여 최소한의 configuration을 sampling하여 전체 PES를 재구성하는 기계학습 알고리즘을 개발하여 다차원 PES 상에서의 화학반응의 예측을 가능하게 하고자 한다. 본 연구에서는 Barbaralane의 두 안정화 된 구조의 critical point로 하여 이 주변을 random normal distribution하여, B3LYP/6-31G(d) level의 DFT 계산을 통해 relaxed scanning하여 구조와 에너지를 구하였으며, 이 정보를 Support Vector Regression(SVR) 알고리즘을 적용하여 PES를 재구현하였으며, 반응경로와 TS의 구조 그리고 활성화 에너지를 구하였다. 또한 본 기계학습 알고리즘을 바닥상태에서 일어나는 반응이 아닌, 들뜬 상태와 전자 구조가 변하는 화학반응, avoid crossing, conical intersection과 같은 Non-adiabatic frame에서 일어나는 현상에 적용 가능성을 논하고자 한다.