論文の概要: Universal neural network potentials as descriptors: Towards scalable chemical property prediction using quantum and classical computers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18433v2
• Date: Tue, 16 Jul 2024 06:17:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 21:30:11.453866
• Title: Universal neural network potentials as descriptors: Towards scalable chemical property prediction using quantum and classical computers
• Title（参考訳）: ディスクリプタとしてのユニバーサルニューラルネットワークポテンシャル:量子コンピュータと古典コンピュータを用いたスケーラブルな化学特性予測を目指して
• Authors: Tomoya Shiota, Kenji Ishihara, Wataru Mizukami,
• Abstract要約: 本稿では,化学特性予測のための汎用記述子として,普遍的ニューラルネットワークポテンシャルの中間情報を利用する汎用的アプローチを提案する。 本稿では,M3GNet や MACE などのグラフニューラルネットワークを用いた伝達学習が,NMR の化学シフトを予測するための最先端手法に匹敵する精度を実現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate prediction of diverse chemical properties is crucial for advancing molecular design and materials discovery. Here we present a versatile approach that uses the intermediate information of a universal neural network potential as a general-purpose descriptor for chemical property prediction. Our method is based on the insight that by training a sophisticated neural network architecture for universal force fields, it learns transferable representations of atomic environments. We show that transfer learning with graph neural network potentials such as M3GNet and MACE achieves accuracy comparable to state-of-the-art methods for predicting the NMR chemical shifts of using quantum machine learning as well as a standard classical regression model, despite the compactness of its descriptors. In particular, the MACE descriptor demonstrates the highest accuracy to date on the ${^{13}}$C NMR chemical shift benchmarks for drug molecules. This work provides an efficient way to accurately predict properties, potentially accelerating the discovery of new molecules and materials.
• Abstract（参考訳）: 多様な化学特性の正確な予測は、分子設計と材料発見の進展に不可欠である。 本稿では,化学特性予測のための汎用記述子として,普遍的ニューラルネットワークポテンシャルの中間情報を利用する汎用的アプローチを提案する。 本手法は, 汎用力場のための洗練されたニューラルネットワークアーキテクチャを訓練することにより, 原子環境の伝達可能な表現を学習する,という知見に基づいている。 本稿では,M3GNet や MACE などのグラフニューラルネットワークポテンシャルを用いた伝達学習が,量子機械学習を用いたNMR化学シフトの予測手法に匹敵する精度を実現するとともに,記述子のコンパクトさにもかかわらず,標準的な古典回帰モデルも実現可能であることを示す。 特に、MACEディスクリプタは、薬物分子の${^{13}}$C NMR化学シフトベンチマークにおいて、これまでで最高の精度を示している。 この研究は、特性を正確に予測する効率的な方法を提供し、新しい分子や物質の発見を加速させる可能性がある。

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