論文の概要: Graph Neural Network with Local Frame for Molecular Potential Energy Surface

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00716v2
• Date: Fri, 21 Apr 2023 17:58:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-24 18:20:22.601678
• Title: Graph Neural Network with Local Frame for Molecular Potential Energy Surface
• Title（参考訳）: 分子ポテンシャルエネルギー表面のための局所フレーム付きグラフニューラルネットワーク
• Authors: Xiyuan Wang, Muhan Zhang
• Abstract要約: 分子表現学習に新しい局所フレーム法を導入し,その表現性を解析する。 我々は、非退化フレームが与えられた場合、通常のGNNでさえ分子をインジェクティブにエンコードし、最大表現率に達することを証明した。 実験では、単純な通常のGNNアーキテクチャを使用しながら、最先端の精度を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.594432031144715
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modeling molecular potential energy surface is of pivotal importance in science. Graph Neural Networks have shown great success in this field. However, their message passing schemes need special designs to capture geometric information and fulfill symmetry requirement like rotation equivariance, leading to complicated architectures. To avoid these designs, we introduce a novel local frame method to molecule representation learning and analyze its expressivity. Projected onto a frame, equivariant features like 3D coordinates are converted to invariant features, so that we can capture geometric information with these projections and decouple the symmetry requirement from GNN design. Theoretically, we prove that given non-degenerate frames, even ordinary GNNs can encode molecules injectively and reach maximum expressivity with coordinate projection and frame-frame projection. In experiments, our model uses a simple ordinary GNN architecture yet achieves state-of-the-art accuracy. The simpler architecture also leads to higher scalability. Our model only takes about 30% inference time and 10% GPU memory compared to the most efficient baselines.
• Abstract（参考訳）: 分子ポテンシャルエネルギー表面のモデリングは科学において重要な要素である。 グラフニューラルネットワークはこの分野で大きな成功を収めている。 しかし、それらのメッセージパッシングスキームは、幾何学的情報をキャプチャし、回転同値のような対称性要件を満たすために特別な設計を必要とする。 これらの設計を避けるために,分子表現学習のための新しい局所フレーム法を導入し,その表現性を分析する。 フレーム上に投影された3d座標のような同値な特徴は不変な特徴に変換され、これらの射影で幾何学的情報をキャプチャし、対称性要求をgnn設計から切り離すことができる。 理論的には、任意の非退化フレームであっても、通常のgnnでも分子を注入的にエンコードでき、座標射影とフレーム射影で最大表現率に達することが証明される。 実験では、単純な通常のGNNアーキテクチャを使用しながら、最先端の精度を実現する。 アーキテクチャがシンプルになるとスケーラビリティも向上する。 我々のモデルは、最も効率的なベースラインに比べて30%の推論時間と10%のGPUメモリしか必要としない。

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