Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2026 preprint

GPU-Accelerated Large-Scale Nonadiabatic Excited State Molecular Dynamics

0Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
3Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : us, ar. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Nonadiabatic molecular dynamics is essential for simulating photoinduced processes, but its application to large molecular systems is often limited by the cost of repeatedly evaluating excited-state energies, forces, and nonadiabatic couplings. Here, we present a GPU-accelerated implementation of trajectory surface hopping within PYSEQM (https://github.com/lanl/PYSEQM/), a PyTorch-based semiempirical quantum chemistry framework. The module combines semiempirical model Hamiltonians with configuration-interaction singles excited states and introduces the nonadiabatic coupling vectors and time-derivative couplings required for surface-hopping dynamics. The implementation further includes treatments of trivial crossings and electronic decoherence, providing a complete framework for propagating coupled electronic and nuclear dynamics. To improve GPU utilization, independent trajectories are propagated concurrently in batches. Benchmark calculations show that this strategy substantially increases aggregate simulation throughput as the batch size is increased for small molecules. We demonstrate the applicability of the method to large molecular systems by simulating the excited-state population dynamics of methyl-and tert-butyl substituted molecular nanostar dendrimers, which contain dense manifolds of electronically excited states. These calculations show that semiempirical surface-hopping dynamics can be extended to molecular systems that remain challenging for conventional ab-initio approaches. In addition, the differentiable PyTorch formulation provides a data-science route for optimizing semiempirical Hamiltonian parameters against reference excited-state properties and, ultimately, dynamical observables. PYSEQM therefore provides a platform for high-throughput nonadiabatic molecular dynamics and for the development of data-driven semiempirical models for photophysics and photochemistry.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
GPU-Accelerated Large-Scale Nonadiabatic Excited State Molecular Dynamics
Date Crossref
04/09/2026
Éditeur
American Chemical Society (ACS)
Type
posted-content

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Los Alamos National Laboratory pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • National University of Quilmes pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • University of Florida pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Theoretical Division pays non établi dans la notice
    Institution
  • Departamento de Ciencia y Tecnologia pays non établi dans la notice
    Institution
  • Universidad Nacional de Quilmes/CONICET pays non établi dans la notice
    Institution
  • Department of Chemistry pays non établi dans la notice
    Institution
  • Quantum Theory Project pays non établi dans la notice
    Institution

Los Alamos National Laboratory, National University of Quilmes et University of Florida, avec 5 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Machine Learning in Materials ScienceSpectroscopy and Quantum Chemical StudiesAdvanced Chemical Physics Studies

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.