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。
関連論文リスト
- A Multi-Grained Symmetric Differential Equation Model for Learning
Protein-Ligand Binding Dynamics [74.93549765488103]
薬物発見において、分子動力学シミュレーションは、結合親和性を予測し、輸送特性を推定し、ポケットサイトを探索する強力なツールを提供する。
我々は,数値MDを容易にし,タンパク質-リガンド結合の正確なシミュレーションを提供する,最初の機械学習サロゲートであるNeuralMDを提案する。
我々は、標準的な数値MDシミュレーションよりも2000$times$のスピードアップを達成し、安定性の指標の下では、他のMLアプローチよりも最大80%高い効率で、NeuralMDの有効性と有効性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-26T09:35:17Z) - Variational Monte Carlo on a Budget -- Fine-tuning pre-trained Neural
Wavefunctions [5.145741425164946]
深層学習に基づく変分モンテカルロ(DL-VMC)は、最近、精度の点で従来の手法よりも優れているが、計算コストが大きい。
本稿では,大規模かつ化学的に多様な分子集合上での自己教師付き波動関数最適化を用いたDL-VMCモデルを提案する。
このモデルを最適化せずに新しい分子に適用すると、波動関数や絶対エネルギーが得られ、CCSD(T)-2Zのような確立された手法よりも優れる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-15T09:56:22Z) - QH9: A Quantum Hamiltonian Prediction Benchmark for QM9 Molecules [72.73126947400603]
我々は、999の分子動力学軌道に対して正確なハミルトン行列を提供するために、QH9と名付けられた新しい量子ハミルトンデータセットを生成する。
現在の機械学習モデルでは、任意の分子に対するハミルトン行列を予測する能力がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-15T23:39:07Z) - Heterogenous Ensemble of Models for Molecular Property Prediction [55.91865861896012]
分子の異なるモーダル性を考える手法を提案する。
これらのモデルをHuberRegressorでアンサンブルします。
これにより、OGB Large-Scale Challenge (2022)の2textsuperscriptndエディションの勝利のソリューションが得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-20T17:25:26Z) - 3D Equivariant Molecular Graph Pretraining [42.957880677779556]
完全かつ新しい意味での3D分子プレトレーニングに取り組む。
まず,3次元空間の対称性を満たすことのメリットを享受する事前学習のバックボーンとして,同変エネルギーベースモデルを採用することを提案する。
大規模3DデータセットGEOM-QM9から事前学習したモデルを,MD17とQM9の2つの挑戦的な3Dベンチマークで評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-18T16:26:24Z) - Uncertainty quantification and inverse modeling for subsurface flow in
3D heterogeneous formations using a theory-guided convolutional
encoder-decoder network [5.018057056965207]
複数の垂直生産井を有する動的3次元地下単相流問題に対する代理モデルを構築した。
代理モデルは任意のタイミングで全体の形成を効率的に推算する。
ウェル生産率またはボトムホール圧力はピースマンの公式に基づいて決定できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-14T10:11:46Z) - Equivariant vector field network for many-body system modeling [65.22203086172019]
Equivariant Vector Field Network (EVFN) は、新しい同変層と関連するスカラー化およびベクトル化層に基づいて構築されている。
シミュレーションされたニュートン力学系の軌跡を全観測データと部分観測データで予測する手法について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-26T14:26:25Z) - SE(3)-equivariant prediction of molecular wavefunctions and electronic
densities [4.2572103161049055]
本稿では,幾何点クラウドデータのためのディープラーニングアーキテクチャを構築するための汎用SE(3)-同変演算とビルディングブロックを紹介する。
本モデルでは,従来の最先端モデルと比較して,予測誤差を最大2桁まで低減する。
低精度参照波動関数で訓練されたモデルが電子的多体相互作用の正当性を暗黙的に学習するトランスファーラーニングアプリケーションにおいて、我々のアプローチの可能性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-04T08:57:46Z) - Benchmarking adaptive variational quantum eigensolvers [63.277656713454284]
VQEとADAPT-VQEの精度をベンチマークし、電子基底状態とポテンシャルエネルギー曲線を計算する。
どちらの手法もエネルギーと基底状態の優れた推定値を提供する。
勾配に基づく最適化はより経済的であり、勾配のない類似シミュレーションよりも優れた性能を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-02T19:52:04Z) - Automated discovery of a robust interatomic potential for aluminum [4.6028828826414925]
機械学習(ML)ベースのポテンシャルは、量子力学(QM)計算の忠実なエミュレーションを、計算コストを大幅に削減することを目的としている。
アクティブラーニング(AL)の原理を用いたデータセット構築のための高度に自動化されたアプローチを提案する。
アルミニウム(ANI-Al)のMLポテンシャル構築によるこのアプローチの実証
転写性を示すために、1.3M原子衝撃シミュレーションを行い、非平衡力学から採取した局所原子環境上でのDFT計算とANI-Al予測がよく一致することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-10T19:06:32Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。