論文の概要: Periodic Graph Transformers for Crystal Material Property Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11807v1
• Date: Fri, 23 Sep 2022 18:57:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 16:51:31.368244
• Title: Periodic Graph Transformers for Crystal Material Property Prediction
• Title（参考訳）: 結晶特性予測のための周期グラフ変換器
• Authors: Keqiang Yan, Yi Liu, Yuchao Lin, Shuiwang Ji
• Abstract要約: 結晶をコードする周期グラフの表現学習について検討する。 正則グラフと異なり、周期グラフは3次元空間の正則格子上を繰り返す最小単位セルからなる。 本研究では,周期グラフ表現学習のための変換器アーキテクチャであるMatformerを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.01618096831294
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider representation learning on periodic graphs encoding crystal materials. Different from regular graphs, periodic graphs consist of a minimum unit cell repeating itself on a regular lattice in 3D space. How to effectively encode these periodic structures poses unique challenges not present in regular graph representation learning. In addition to being E(3) invariant, periodic graph representations need to be periodic invariant. That is, the learned representations should be invariant to shifts of cell boundaries as they are artificially imposed. Furthermore, the periodic repeating patterns need to be captured explicitly as lattices of different sizes and orientations may correspond to different materials. In this work, we propose a transformer architecture, known as Matformer, for periodic graph representation learning. Our Matformer is designed to be invariant to periodicity and can capture repeating patterns explicitly. In particular, Matformer encodes periodic patterns by efficient use of geometric distances between the same atoms in neighboring cells. Experimental results on multiple common benchmark datasets show that our Matformer outperforms baseline methods consistently. In addition, our results demonstrate the importance of periodic invariance and explicit repeating pattern encoding for crystal representation learning.
• Abstract（参考訳）: 結晶をコードする周期グラフの表現学習について検討する。 正則グラフとは異なり、周期グラフは3次元空間の正則格子上で自身を繰り返す最小単位セルからなる。 これらの周期構造を効果的にエンコードする方法は、正規グラフ表現学習に存在しないユニークな課題をもたらす。 E(3)不変であることに加えて、周期グラフ表現は周期不変である必要がある。 すなわち、学習された表現は、人工的に強制される細胞の境界の変化に不変であるべきである。 さらに、周期的な繰り返しパターンは、異なる大きさと向きの格子が異なる材料に対応するように明示的に捉える必要がある。 本研究では,周期グラフ表現学習のための変換器アーキテクチャであるMatformerを提案する。 私たちのMatformerは周期性に不変で、繰り返しパターンを明示的にキャプチャできるように設計されています。 特に、マトフォーマーは隣接する細胞の同じ原子間の幾何学的距離を効率的に利用することで周期パターンを符号化する。 複数の共通ベンチマークデータセットの実験結果から、我々のMatformerはベースラインメソッドを一貫して上回ります。 さらに, 結晶表現学習における周期的不変性と明示的な反復パターンエンコーディングの重要性を示す。

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