論文の概要: Neural Atoms: Propagating Long-range Interaction in Molecular Graphs through Efficient Communication Channel
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01276v3
- Date: Sun, 31 Mar 2024 14:28:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-02 15:15:12.088800
- Title: Neural Atoms: Propagating Long-range Interaction in Molecular Graphs through Efficient Communication Channel
- Title（参考訳）: ニューラル原子:効率的な通信路を通した分子グラフにおける長距離相互作用の促進
- Authors: Xuan Li, Zhanke Zhou, Jiangchao Yao, Yu Rong, Lu Zhang, Bo Han,
- Abstract要約: 分子の原子を暗黙的に投影することで、原子群の集合情報を数$textitNeural Atoms$に抽象化する方法を提案する。
具体的には、ニューラル原子間で情報を明示的に交換し、それをエンハンスメントとして原子の表現に投影する。
この機構により、ニューラルネットワークは遠方のノード間の通信チャネルを確立し、任意のノード対の相互作用範囲を1つのホップに効果的に縮小する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.6168145845412
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have been widely adopted for drug discovery with molecular graphs. Nevertheless, current GNNs mainly excel in leveraging short-range interactions (SRI) but struggle to capture long-range interactions (LRI), both of which are crucial for determining molecular properties. To tackle this issue, we propose a method to abstract the collective information of atomic groups into a few $\textit{Neural Atoms}$ by implicitly projecting the atoms of a molecular. Specifically, we explicitly exchange the information among neural atoms and project them back to the atoms' representations as an enhancement. With this mechanism, neural atoms establish the communication channels among distant nodes, effectively reducing the interaction scope of arbitrary node pairs into a single hop. To provide an inspection of our method from a physical perspective, we reveal its connection to the traditional LRI calculation method, Ewald Summation. The Neural Atom can enhance GNNs to capture LRI by approximating the potential LRI of the molecular. We conduct extensive experiments on four long-range graph benchmarks, covering graph-level and link-level tasks on molecular graphs. We achieve up to a 27.32% and 38.27% improvement in the 2D and 3D scenarios, respectively. Empirically, our method can be equipped with an arbitrary GNN to help capture LRI. Code and datasets are publicly available in https://github.com/tmlr-group/NeuralAtom.
- Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、分子グラフを用いた薬物発見に広く採用されている。
しかしながら、現在のGNNは主に短距離相互作用(SRI)の活用に優れ、長距離相互作用(LRI)の獲得に苦慮している。
この問題に対処するために、分子の原子を暗黙的に投影することで、原子群の集合情報をいくつかの$\textit{Neural Atoms}$に抽象化する方法を提案する。
具体的には、ニューラル原子間で情報を明示的に交換し、それをエンハンスメントとして原子の表現に投影する。
この機構により、ニューラルネットワークは遠方のノード間の通信チャネルを確立し、任意のノード対の相互作用範囲を1つのホップに効果的に縮小する。
物理的な観点から,従来のLRI計算手法であるEwald Summationとの関係を明らかにする。
ニューラルアトムは、分子の潜在的LRIを近似することにより、LRIを捕捉するためにGNNを強化することができる。
分子グラフ上のグラフレベルおよびリンクレベルタスクを網羅する4つの長距離グラフベンチマークについて広範な実験を行った。
2Dシナリオと3Dシナリオでそれぞれ27.32%と38.27%の改善を実現しています。
実験では, LRIの捕捉を支援するため, 任意のGNNを組み込むことが可能である。
コードとデータセットはhttps://github.com/tmlr-group/NeuralAtomで公開されている。
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