Fugu-MT 論文翻訳(概要): Connectivity Optimized Nested Graph Networks for Crystal Structures

論文の概要: Connectivity Optimized Nested Graph Networks for Crystal Structures

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14102v1
Date: Mon, 27 Feb 2023 19:26:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-01 19:10:22.580838
Title: Connectivity Optimized Nested Graph Networks for Crystal Structures
Title（参考訳）: 結晶構造に対する接続性最適化ネストグラフネットワーク
Authors: Robin Ruff, Patrick Reiser, Jan St\"uhmer, Pascal Friederich
Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、材料科学や化学における様々な応用に応用されている。本稿では,結晶性(周期性)材料のグラフ構造を再カプセル化し,GNNモデルの性能に与える影響について検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1470070927586016
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Graph neural networks (GNNs) have been applied to a large variety of applications in materials science and chemistry. Here, we recapitulate the graph construction for crystalline (periodic) materials and investigate its impact on the GNNs model performance. We suggest the asymmetric unit cell as a representation to reduce the number of atoms by using all symmetries of the system. With a simple but systematically built GNN architecture based on message passing and line graph templates, we furthermore introduce a general architecture (Nested Graph Network, NGN) that is applicable to a wide range of tasks and systematically improves state-of-the-art results on the MatBench benchmark datasets.
Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、材料科学や化学における様々な応用に応用されている。本稿では,結晶性(周期性)材料のグラフ構造を再カプセル化し,GNNモデルの性能に与える影響について検討する。システムの全対称性を用いて原子数を減少させる表現として非対称単位セルを提案する。メッセージパッシングとライングラフテンプレートに基づいた,シンプルだが体系的に構築されたGNNアーキテクチャにより,幅広いタスクに適用可能な汎用アーキテクチャ(Nested Graph Network, NGN)を導入し,MateBenchベンチマークデータセットの最先端結果を体系的に改善する。

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