論文の概要: Highly Accurate Quantum Chemical Property Prediction with Uni-Mol+
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16982v1
- Date: Thu, 16 Mar 2023 07:51:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-02 18:10:05.773861
- Title: Highly Accurate Quantum Chemical Property Prediction with Uni-Mol+
- Title（参考訳）: Uni-Mol+を用いた高精度量子化学特性予測
- Authors: Shuqi Lu, Zhifeng Gao, Di He, Linfeng Zhang, Guolin Ke
- Abstract要約: 量子化学(QC)特性の予測に取り組み,Uni-Mol+と呼ばれる新しい手法を提案する。
コンフォーメーションを効果的に最適化するために、Uni-Mol+で2トラックトランスフォーマーモデルバックボーンを導入し、QC特性予測タスクと共にトレーニングする。
提案したUni-Mol+がQC特性予測の精度を大幅に向上することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.61144345418364
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Recent developments in deep learning have made remarkable progress in
speeding up the prediction of quantum chemical (QC) properties by removing the
need for expensive electronic structure calculations like density functional
theory. However, previous methods that relied on 1D SMILES sequences or 2D
molecular graphs failed to achieve high accuracy as QC properties are primarily
dependent on the 3D equilibrium conformations optimized by electronic structure
methods. In this paper, we propose a novel approach called Uni-Mol+ to tackle
this challenge. Firstly, given a 2D molecular graph, Uni-Mol+ generates an
initial 3D conformation from inexpensive methods such as RDKit. Then, the
initial conformation is iteratively optimized to its equilibrium conformation,
and the optimized conformation is further used to predict the QC properties.
All these steps are automatically learned using Transformer models. We observed
the quality of the optimized conformation is crucial for QC property prediction
performance. To effectively optimize conformation, we introduce a two-track
Transformer model backbone in Uni-Mol+ and train it together with the QC
property prediction task. We also design a novel training approach called
linear trajectory injection to ensure proper supervision for the Uni-Mol+
learning process. Our extensive benchmarking results demonstrate that the
proposed Uni-Mol+ significantly improves the accuracy of QC property
prediction. We have made the code and model publicly available at
\url{https://github.com/dptech-corp/Uni-Mol}.
- Abstract（参考訳）: 近年の深層学習の進歩は、密度汎関数理論のような高価な電子構造計算の必要性をなくし、量子化学(qc)特性の予測を高速化する上で大きな進歩を遂げている。
しかし,1次元スマイル配列や2次元分子グラフに依存する従来の手法では,qc特性は主に電子構造法で最適化された3次元平衡配座に依存するため,高精度化には至らなかった。
本稿では,Uni-Mol+と呼ばれる新しいアプローチを提案する。
まず、2dの分子グラフが与えられると、uni-mol+はrdkitのような安価な方法から最初の3dコンフォメーションを生成する。
次に、初期コンフォーメーションを平衡コンフォーメーションに反復的に最適化し、最適化コンフォーメーションをqc特性の予測にも用いる。
これらのステップはすべて、Transformerモデルを使用して自動的に学習される。
最適化されたコンフォーメーションの品質はQC特性予測性能に不可欠である。
コンフォーメーションを効果的に最適化するため、2トラックトランスフォーメーションモデルのバックボーンをuni-mol+に導入し、qc特性予測タスクと共にトレーニングする。
また,uni-mol+学習プロセスの適切な監督を確保するために,線形軌道インジェクションと呼ばれる新しいトレーニング手法を設計した。
提案したUni-Mol+がQC特性予測の精度を大幅に向上することを示す。
コードとモデルは、 \url{https://github.com/dptech-corp/Uni-Mol}で公開しました。
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