論文の概要: FAENet: Frame Averaging Equivariant GNN for Materials Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05577v1
• Date: Fri, 28 Apr 2023 21:48:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-14 20:56:37.967416
• Title: FAENet: Frame Averaging Equivariant GNN for Materials Modeling
• Title（参考訳）: FAENet:材料モデリングのためのフレーム平均等価GNN
• Authors: Alexandre Duval, Victor Schmidt, Alex Hernandez Garcia, Santiago Miret, Fragkiskos D. Malliaros, Yoshua Bengio, David Rolnick
• Abstract要約: データ変換による任意のモデルE(3)-同変や不変化を実現するために,フレームアラグリング(SFA)に依存したフレキシブルなフレームワークを導入する。 本手法の有効性を理論的および実験的に証明し, 材料モデリングにおける精度と計算スケーラビリティを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 123.19473575281357
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Applications of machine learning techniques for materials modeling typically involve functions known to be equivariant or invariant to specific symmetries. While graph neural networks (GNNs) have proven successful in such tasks, they enforce symmetries via the model architecture, which often reduces their expressivity, scalability and comprehensibility. In this paper, we introduce (1) a flexible framework relying on stochastic frame-averaging (SFA) to make any model E(3)-equivariant or invariant through data transformations. (2) FAENet: a simple, fast and expressive GNN, optimized for SFA, that processes geometric information without any symmetrypreserving design constraints. We prove the validity of our method theoretically and empirically demonstrate its superior accuracy and computational scalability in materials modeling on the OC20 dataset (S2EF, IS2RE) as well as common molecular modeling tasks (QM9, QM7-X). A package implementation is available at https://faenet.readthedocs.io.
• Abstract（参考訳）: 材料モデリングへの機械学習技術の応用は、典型的には特定の対称性に同変あるいは不変であることが知られている関数を含む。 グラフニューラルネットワーク(GNN)はそのようなタスクで成功したが、モデルアーキテクチャを通じて対称性を強制し、表現性、スケーラビリティ、理解性を低下させる。 本稿では,(1)確率的フレーム・アラグリング(SFA)に依存したフレキシブルなフレームワークを導入し,データ変換による任意のモデルE(3)-同変や不変性を実現する。 2) FAENet: SFAに最適化されたシンプルで高速で表現力のあるGNN。 OC20データセット(S2EF, IS2RE)と共通分子モデリングタスク(QM9, QM7-X)の材料モデリングにおいて, 提案手法の有効性を理論的および実験的に証明した。 パッケージ実装はhttps://faenet.readthedocs.ioで利用可能である。

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