論文の概要: Ewald-based Long-Range Message Passing for Molecular Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04791v1
• Date: Wed, 8 Mar 2023 18:41:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-09 12:53:50.569234
• Title: Ewald-based Long-Range Message Passing for Molecular Graphs
• Title（参考訳）: 分子グラフのためのEwald-based Long-Range Message Passing
• Authors: Arthur Kosmala, Johannes Gasteiger, Nicholas Gao, Stephan G\"unnemann
• Abstract要約: 距離ではなく周波数のカットオフによる相互作用を制限する非局所フーリエ空間スキームであるEwaldメッセージパッシングを提案する。 エネルギーの堅牢な改善は、すべてのモデルとデータセットにおける絶対誤差を意味する。 解析の結果,これらの改良が地中真理エネルギーに対する長期的寄与が大きい構造に与える影響が明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.573038298640368
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural architectures that learn potential energy surfaces from molecular data have undergone fast improvement in recent years. A key driver of this success is the Message Passing Neural Network (MPNN) paradigm. Its favorable scaling with system size partly relies upon a spatial distance limit on messages. While this focus on locality is a useful inductive bias, it also impedes the learning of long-range interactions such as electrostatics and van der Waals forces. To address this drawback, we propose Ewald message passing: a nonlocal Fourier space scheme which limits interactions via a cutoff on frequency instead of distance, and is theoretically well-founded in the Ewald summation method. It can serve as an augmentation on top of existing MPNN architectures as it is computationally cheap and agnostic to other architectural details. We test the approach with four baseline models and two datasets containing diverse periodic (OC20) and aperiodic structures (OE62). We observe robust improvements in energy mean absolute errors across all models and datasets, averaging 10% on OC20 and 16% on OE62. Our analysis shows an outsize impact of these improvements on structures with high long-range contributions to the ground truth energy.
• Abstract（参考訳）: 分子データから潜在的なエネルギー表面を学ぶニューラルアーキテクチャは近年急速に改善されている。 この成功の鍵となる要因は、メッセージパッシングニューラルネットワーク(mpnn)パラダイムである。 システムサイズでの好ましいスケーリングは、部分的にメッセージの空間距離制限に依存する。 この局所性への焦点は誘導バイアスとして有用であるが、静電気やファンデルワールス力のような長距離相互作用の学習を妨げる。 この欠点に対処するために、距離ではなく周波数のカットオフによる相互作用を制限する非局所フーリエ空間スキームであるEwaldメッセージパッシングを提案する。 計算的に安価で、他のアーキテクチャの詳細と無関係であるため、既存のMPNNアーキテクチャの上の拡張として機能する。 4つのベースラインモデルと、多様な周期構造(OC20)と周期構造(OE62)を含む2つのデータセットを用いてアプローチを検証した。 すべてのモデルとデータセットにおいて、エネルギーの堅牢な改善は絶対的なエラーであり、oc20では10%、oe62では16%である。 解析の結果,これらの改良が地中真理エネルギーに対する長期的寄与が大きい構造に与える影響が明らかとなった。

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