論文の概要: End-to-end AI Framework for Hyperparameter Optimization, Model Training, and Interpretable Inference for Molecules and Crystals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11317v1
• Date: Wed, 21 Dec 2022 19:27:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 14:09:12.277788
• Title: End-to-end AI Framework for Hyperparameter Optimization, Model Training, and Interpretable Inference for Molecules and Crystals
• Title（参考訳）: 分子と結晶のハイパーパラメータ最適化、モデルトレーニング、解釈可能な推論のためのエンドツーエンドAIフレームワーク
• Authors: Hyun Park, Ruijie Zhu, E. A. Huerta, Santanu Chaudhuri, Emad Tajkhorshid, Donny Cooper
• Abstract要約: 我々は、CGCNN、PhysNet、SchNet、MPNN、MPNN-transformer、TorchMD-Netを含む最先端AIモデルを用いて、AI推論のためのエンドツーエンドの計算フレームワークを導入する。 これらのAIモデルとベンチマークQM9、hMOF、MD17データセットを使用して、現代のコンピューティング環境におけるユーザ特定材料特性の予測を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.342281231389519
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce an end-to-end computational framework that enables hyperparameter optimization with the DeepHyper library, accelerated training, and interpretable AI inference with a suite of state-of-the-art AI models, including CGCNN, PhysNet, SchNet, MPNN, MPNN-transformer, and TorchMD-Net. We use these AI models and the benchmark QM9, hMOF, and MD17 datasets to showcase the prediction of user-specified materials properties in modern computing environments, and to demonstrate translational applications for the modeling of small molecules, crystals and metal organic frameworks with a unified, stand-alone framework. We deployed and tested this framework in the ThetaGPU supercomputer at the Argonne Leadership Computing Facility, and the Delta supercomputer at the National Center for Supercomputing Applications to provide researchers with modern tools to conduct accelerated AI-driven discovery in leadership class computing environments.
• Abstract（参考訳）: 我々は、CGCNN、PhysNet、SchNet、MPNN、MPNN-transformer、TorchMD-Netを含む最先端AIモデルを用いて、DeepHyperライブラリによるハイパーパラメータ最適化、トレーニングの高速化、AI推論を可能にするエンドツーエンドの計算フレームワークを導入する。 これらのAIモデルとベンチマークQM9、hMOF、MD17データセットを使用して、現代のコンピューティング環境におけるユーザ特定材料特性の予測を示し、統一されたスタンドアロンフレームワークによる小さな分子、結晶、金属有機フレームワークのモデリングのための翻訳的応用を示す。 我々は、このフレームワークをArgonne Leadership Computing FacilityのThetaGPUスーパーコンピュータとNational Center for Supercomputing ApplicationsのDeltaスーパーコンピュータにデプロイし、テストした。

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