論文の概要: SE(3)-equivariant prediction of molecular wavefunctions and electronic
densities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02347v1
- Date: Fri, 4 Jun 2021 08:57:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-07 14:55:58.700630
- Title: SE(3)-equivariant prediction of molecular wavefunctions and electronic
densities
- Title（参考訳）: SE(3)等価な分子波動関数と電子密度の予測
- Authors: Oliver T. Unke, Mihail Bogojeski, Michael Gastegger, Mario Geiger,
Tess Smidt, Klaus-Robert M\"uller
- Abstract要約: 本稿では,幾何点クラウドデータのためのディープラーニングアーキテクチャを構築するための汎用SE(3)-同変演算とビルディングブロックを紹介する。
本モデルでは,従来の最先端モデルと比較して,予測誤差を最大2桁まで低減する。
低精度参照波動関数で訓練されたモデルが電子的多体相互作用の正当性を暗黙的に学習するトランスファーラーニングアプリケーションにおいて、我々のアプローチの可能性を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2572103161049055
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Machine learning has enabled the prediction of quantum chemical properties
with high accuracy and efficiency, allowing to bypass computationally costly ab
initio calculations. Instead of training on a fixed set of properties, more
recent approaches attempt to learn the electronic wavefunction (or density) as
a central quantity of atomistic systems, from which all other observables can
be derived. This is complicated by the fact that wavefunctions transform
non-trivially under molecular rotations, which makes them a challenging
prediction target. To solve this issue, we introduce general SE(3)-equivariant
operations and building blocks for constructing deep learning architectures for
geometric point cloud data and apply them to reconstruct wavefunctions of
atomistic systems with unprecedented accuracy. Our model reduces prediction
errors by up to two orders of magnitude compared to the previous
state-of-the-art and makes it possible to derive properties such as energies
and forces directly from the wavefunction in an end-to-end manner. We
demonstrate the potential of our approach in a transfer learning application,
where a model trained on low accuracy reference wavefunctions implicitly learns
to correct for electronic many-body interactions from observables computed at a
higher level of theory. Such machine-learned wavefunction surrogates pave the
way towards novel semi-empirical methods, offering resolution at an electronic
level while drastically decreasing computational cost. While we focus on
physics applications in this contribution, the proposed equivariant framework
for deep learning on point clouds is promising also beyond, say, in computer
vision or graphics.
- Abstract（参考訳）: 機械学習は、高い精度と効率で量子化学特性の予測を可能にし、計算コストのかかるab initio計算をバイパスした。
固定された性質の組を訓練する代わりに、より最近のアプローチでは、電子波動関数(または密度)を原子論的システムの中心的量として学習し、他の全ての観測可能なものから導出しようとする。
これは波動関数が分子回転の下で非自明に変換されるという事実によって複雑であり、これは挑戦的な予測対象となる。
そこで本研究では,幾何点雲データのための深層学習アーキテクチャを構築するための一般的なse(3)同変演算とビルディングブロックを導入し,前例のない精度で原子系の波動関数を再構成する手法を提案する。
本モデルでは, 従来の最先端技術と比較して最大2桁の予測誤差を低減し, 終末的に波動関数から直接エネルギーや力などの特性を導出できるようにする。
そこでは,低精度参照波動関数で訓練されたモデルが,高レベルの理論で計算された可観測物から電子的多体相互作用の補正を暗黙的に学習する。
このような機械主導の波動関数は、新しい半経験的手法への道を開き、電子レベルで解像度を提供し、計算コストを劇的に削減する。
このコントリビューションにおける物理学の応用にフォーカスする一方で、ポイントクラウドでのディープラーニングのための同種フレームワークの提案は、コンピュータビジョンやグラフィックスなどにおいても有望である。
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