ML/MM 計算機¶

概要¶

要約: PySisyphus 用の ONIOM 型 ML/MM 計算機。MLIP バックエンド（デフォルト: FAIR-Chem UMA、選択肢: orb、mace、aimnet2）と hessian_ff（低レベル MM）を結合し、酵素活性部位モデルのエネルギー、力、ヘシアンを計算します。

mlmm_calc.mlmm は、機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）と分子力学力場（Amber prmtop ベースの hessian_ff）を組み合わせた減算型 ONIOM スタイルの ML/MM 計算機を実装しています。mlmm のすべての ML/MM 最適化、経路探索、スキャン、振動解析、IRC ワークフローのコア計算機として機能します。

マルチバックエンドアーキテクチャ¶

ML（高レベル）コンポーネントは、-b/--backend CLI オプションまたは mlmm.backend YAML キーで選択される複数の MLIP バックエンドのいずれかによって提供されます:

バックエンド	値	パッケージ	インストール
FAIR-Chem UMA	`uma`（デフォルト）	`fairchem-core`	`pip install mlmm`
ORB	`orb`	`orb-models`	`pip install "mlmm-toolkit[orb]"`
MACE	`mace`	`mace-torch`	別環境が必要（README 参照）
AIMNet2	`aimnet2`	`aimnet2`	`pip install "mlmm-toolkit[aimnet2]"`

内部的に、すべてのバックエンドは _MLBackend 抽象クラスに準拠しており、エネルギー、力、ヘシアンの評価に対して統一的なインターフェースを提供します。ファクトリ関数が backend パラメータに基づいて適切なバックエンドを選択・インスタンス化します。

ポイントチャージ埋め込み補正¶

--embedcharge を有効化すると（YAML では mlmm.embedcharge: true）、xTB ポイントチャージ埋め込み補正が適用されます:

dE = E_xTB(ML + MM_charges) - E_xTB(ML_only)

この補正は、MM 環境からの静電的影響をポイントチャージを介して ML 領域にモデル化し、ML/MM 境界での分極効果の記述を改善します。対応する力とヘシアンの補正も同様に適用されます。デフォルトは --no-embedcharge（無効）です。$PATH 上に xTB 実行ファイルが必要です。

この計算機は共有結合的 ML/MM 境界にリンク水素原子を自動生成します。ML 領域はモデル PDB（model.pdb）で定義され、MM トポロジーは Amber prmtop（real.parm7）から取得され、座標は入力 PDB（input.pdb）から読み取られます。内部 real.rst7 は ParmEd により real.parm7 と input.pdb の座標を組み合わせて生成されます – 外部の real.rst7 や real.pdb は不要です。

3 層スキーム（エネルギー / 力 / ヘシアン）¶

計算機は ONIOM 減算法を使用して 3 つの評価を組み合わせます:

レイヤー	システム	手法	説明
REAL-low	全系	MM (hessian_ff)	Amber prmtop ベースの MM で評価した全系
MODEL-low	ML サブセット	MM (hessian_ff)	MM で評価した ML 領域
MODEL-high	ML サブセット + リンク H	ML (MLIP)	選択された MLIP バックエンド（デフォルト: UMA）で評価した ML 領域

結合エネルギーは:

E_ONIOM = E(REAL-low) - E(MODEL-low) + E(MODEL-high)

力とヘシアンも同じ減算パターンに従います。

ヘシアン / 最適化用の層設定¶

実装では 3 層の B 因子と Hessian 対象 MM の別設定を使い、どの原子が MM ヘシアン計算に含まれるか、どの原子が凍結されるかを制御できます:

ML 領域（B 因子 = 0.0）: 選択された MLIP バックエンド（デフォルト: UMA）で処理
Movable-MM（B 因子 = 10.0）: 最適化中に移動する MM 原子
Frozen（B 因子 = 20.0）: 固定された MM 原子
Hessian 対象 MM（専用 B 因子なし）: hess_cutoff / hess_mm_atoms で選択

レイヤー割り当ては hess_cutoff、movable_cutoff、use_bfactor_layers、および明示的な *_mm_atoms リストで制御されます。

機能¶

リンク原子の再分配¶

リンク原子からの力とヘシアン寄与はヤコビアンを介して ML/MM 親原子に再分配されます。再分配は以下を追加します:

セルフ項 J^T H J
ジオメトリ依存の 2 次項 sum (dJ^T/dx * f_L) を親原子にインプレースで追加

MM ヘシアン¶

MM バックエンドは mm_backend パラメータで選択できます：

"hessian_ff" (デフォルト): hessian_ff による解析的ヘシアン（アクティブ原子のみ。任意で凍結行/列をゼロ埋めした完全デカルト形状に展開）。CPU のみ対応。
"openmm": OpenMM による有限差分 (FD) ヘシアン。CPU と CUDA の両プラットフォームに対応。hessian_ff が対応していない力場や、ワークフローに OpenMM を既に使用している場合に有用。

YAML 設定例:

mlmm:
 mm_backend: openmm # OpenMM を MM 計算に使用
 mm_device: cuda # CUDA を使用 (または "cpu")

ML ヘシアンモード¶

"Analytical": 選択されたデバイスでの 2 次自動微分。UMA バックエンドでのみ使用可能。
"FiniteDifference": 力の中心差分。ORB、MACE、AIMNet2 バックエンドで使用（VRAM が限られている場合は UMA でも使用可能）。

入力¶

入力	説明
`input.pdb`	入力構造（残基名/原子名がここから読み取られます）
`real.parm7`	Amber prmtop（完全 REAL 系のトポロジー）
`model.pdb`	ML 領域を定義する PDB（原子 ID の決定に使用）

単位¶

量	内部単位	PySisyphus インターフェース
エネルギー	eV	Hartree
力	eV/Å	Hartree/Bohr
ヘシアン	eV/Å²	Hartree/Bohr^2

PySisyphus インターフェースは原子単位（Hartree/Bohr）に変換された値を返します。