論文の概要: \underline{E2}Former: A Linear-time \underline{E}fficient and \underline{E}quivariant Trans\underline{former} for Scalable Molecular Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19216v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 15:22:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:01:08.929472
• Title: \underline{E2}Former: A Linear-time \underline{E}fficient and \underline{E}quivariant Trans\underline{former} for Scalable Molecular Modeling
• Title（参考訳）: \underline{E2}Former: スケーラブル分子モデリングのための線形時間 \underline{E}fficient および \underline{E}quivariant Trans\underline{former}
• Authors: Yunyang Li, Lin Huang, Zhihao Ding, Chu Wang, Xinran Wei, Han Yang, Zun Wang, Chang Liu, Yu Shi, Peiran Jin, Jia Zhang, Mark Gerstein, Tao Qin,
• Abstract要約: We introduced E2Former, an equivariant and efficient transformer architecture that with the Wigner 6,j$ convolution (Wigner 6,j$ Conv) 計算負荷をエッジからノードにシフトすることで、Wigner 6j$ Convは複雑さを$O(|mathcalE|)$から$O(| MathcalV|)$に縮める。 この開発は、スケーラブルで効率的な分子モデリングのための有望な方向を示唆する可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.75336958712181
• License:
• Abstract: Equivariant Graph Neural Networks (EGNNs) have demonstrated significant success in modeling microscale systems, including those in chemistry, biology and materials science. However, EGNNs face substantial computational challenges due to the high cost of constructing edge features via spherical tensor products, making them impractical for large-scale systems. To address this limitation, we introduce E2Former, an equivariant and efficient transformer architecture that incorporates the Wigner $6j$ convolution (Wigner $6j$ Conv). By shifting the computational burden from edges to nodes, the Wigner $6j$ Conv reduces the complexity from $O(|\mathcal{E}|)$ to $ O(| \mathcal{V}|)$ while preserving both the model's expressive power and rotational equivariance. We show that this approach achieves a 7x-30x speedup compared to conventional $\mathrm{SO}(3)$ convolutions. Furthermore, our empirical results demonstrate that the derived E2Former mitigates the computational challenges of existing approaches without compromising the ability to capture detailed geometric information. This development could suggest a promising direction for scalable and efficient molecular modeling.
• Abstract（参考訳）: Equivariant Graph Neural Networks (EGNN) は、化学、生物学、材料科学など、マイクロスケールシステムのモデリングにおいて大きな成功を収めている。 しかし、EGNNは、球面テンソル製品によるエッジ機能構築のコストが高く、大規模システムでは実用的ではないため、かなりの計算上の課題に直面している。 この制限に対処するために、Wigner 6j$畳み込み(Wigner 6,j$ Conv)を組み込んだ同変かつ効率的なトランスフォーマーアーキテクチャであるE2Formerを紹介する。 計算負荷をエッジからノードにシフトすることで、Wigner 6j$ Convは複雑さを$O(|\mathcal{E}|)$から$O(| \mathcal{V}|)$に縮める。 従来の$\mathrm{SO}(3)$畳み込みよりも7x-30xの高速化が可能であることを示す。 さらに, 得られたE2Formerは, 詳細な幾何学的情報を取得する能力を損なうことなく, 既存の手法の計算課題を緩和することを示した。 この開発は、スケーラブルで効率的な分子モデリングのための有望な方向を示唆する可能性がある。

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