論文の概要: End-to-end AI framework for interpretable prediction of molecular and crystal properties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11317v2
• Date: Mon, 14 Aug 2023 22:45:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-16 17:26:33.247988
• Title: End-to-end AI framework for interpretable prediction of molecular and crystal properties
• Title（参考訳）: 分子・結晶特性の解釈可能な予測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: このフレームワークは、CGCNN、PhysNet、SchNet、MPNN、MPNN-transformer、TorchMD-NETといった最先端AIモデルに基づいている。 これらのAIモデルとベンチマークQM9、hMOF、MD17データセットを併用して、モデルがユーザ指定の材料特性を予測する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8878792624088856
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce an end-to-end computational framework that allows for hyperparameter optimization using the DeepHyper library, accelerated model training, and interpretable AI inference. The framework is based on state-of-the-art AI models including CGCNN, PhysNet, SchNet, MPNN, MPNN-transformer, and TorchMD-NET. We employ these AI models along with the benchmark QM9, hMOF, and MD17 datasets to showcase how the models can predict user-specified material properties within modern computing environments. We demonstrate transferable applications in the modeling of small molecules, inorganic crystals and nanoporous metal organic frameworks with a unified, standalone framework. We have deployed and tested this framework in the ThetaGPU supercomputer at the Argonne Leadership Computing Facility, and in 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. We release these digital assets as open source scientific software in GitLab, and ready-to-use Jupyter notebooks in Google Colab.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,DeepHyperライブラリを用いたハイパーパラメータ最適化,モデルトレーニングの高速化,AI推論の解釈が可能なエンドツーエンドの計算フレームワークを提案する。 このフレームワークは、CGCNN、PhysNet、SchNet、MPNN、MPNN-transformer、TorchMD-NETといった最先端AIモデルに基づいている。 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、モデルがモダンなコンピューティング環境でユーザ指定の材料特性を予測できることを示す。 本研究は, 小分子, 無機結晶, ナノ多孔性金属有機フレームワークのモデリングにおける移動可能な応用を実証する。 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てテストしました。 これらのデジタル資産をgitlabのオープンソース科学ソフトウェアとして、google colabのjupyterノートブックとしてリリースします。

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