論文の概要: Accurate transition state generation with an object-aware equivariant
elementary reaction diffusion model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06174v2
- Date: Mon, 17 Apr 2023 15:25:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-18 19:47:42.509246
- Title: Accurate transition state generation with an object-aware equivariant
elementary reaction diffusion model
- Title（参考訳）: オブジェクト認識同変基本反応拡散モデルによる正確な遷移状態生成
- Authors: Chenru Duan, Yuanqi Du, Haojun Jia, and Heather J. Kulik
- Abstract要約: 遷移状態 (TS) 探索は反応機構の解明と反応ネットワークの探索に重要である。
そこで本研究では, 基本反応における構造の集合を生成するためのすべての物理対称性と制約を満たす, オブジェクト対応SE(3)同変拡散モデルを開発する。
反応物と生成物が与えられたこのモデルは、量子化学に基づく最適化を行うのに必要な時間ではなく、数秒でTS構造を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.129847064263057
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Transition state (TS) search is key in chemistry for elucidating reaction
mechanisms and exploring reaction networks. The search for accurate 3D TS
structures, however, requires numerous computationally intensive quantum
chemistry calculations due to the complexity of potential energy surfaces.
Here, we developed an object-aware SE(3) equivariant diffusion model that
satisfies all physical symmetries and constraints for generating sets of
structures - reactant, TS, and product - in an elementary reaction. Provided
reactant and product, this model generates a TS structure in seconds instead of
hours required when performing quantum chemistry-based optimizations. The
generated TS structures achieve a median of 0.08 {\AA} root mean square
deviation compared to the true TS. With a confidence scoring model for
uncertainty quantification, we approach an accuracy required for reaction rate
estimation (2.6 kcal/mol) by only performing quantum chemistry-based
optimizations on 14\% of the most challenging reactions. We envision the
proposed approach useful in constructing large reaction networks with unknown
mechanisms.
- Abstract（参考訳）: 遷移状態 (TS) 探索は反応機構の解明と反応ネットワークの探索に重要である。
しかし、正確な3次元TS構造を探すには、ポテンシャルエネルギー面の複雑さのために多くの計算集約的な量子化学計算が必要である。
そこで我々は, 反応器, TS, および生成物の集合を生成するために, 全ての物理対称性と制約を満たすオブジェクト指向SE(3)同変拡散モデルを開発した。
反応物と生成物により、このモデルは量子化学に基づく最適化を行うのに必要な時間ではなく、数秒でTS構造を生成する。
生成されたTS構造は、真のTSに比べて0.08 {\AA}根の平均平方偏差が中央値となる。
不確実性定量化のための信頼度スコアリングモデルを用いて、最も難しい反応の14\%で量子化学に基づく最適化を行うことで、反応速度推定に必要な精度(2.6 kcal/mol)にアプローチする。
提案手法は未知の機構を持つ大規模反応ネットワークの構築に有用である。
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