論文の概要: Rotational Sampling: A Plug-and-Play Encoder for Rotation-Invariant 3D Molecular GNNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.01073v1
• Date: Tue, 01 Jul 2025 08:58:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-03 14:22:59.833427
• Title: Rotational Sampling: A Plug-and-Play Encoder for Rotation-Invariant 3D Molecular GNNs
• Title（参考訳）: 回転サンプリング:回転不変3次元分子GNNのためのプラグアンドプレイエンコーダ
• Authors: Dian Jin,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は分子特性予測において顕著な成功を収めた。 従来のグラフ表現は、分子の固有の3次元空間構造を効果的に符号化するのに苦労する。 本稿では,回転サンプリングを利用した新しい3D符号化モジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.558678875187018
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) have achieved remarkable success in molecular property prediction. However, traditional graph representations struggle to effectively encode the inherent 3D spatial structures of molecules, as molecular orientations in 3D space introduce significant variability, severely limiting model generalization and robustness. Existing approaches primarily focus on rotation-invariant and rotation-equivariant methods. Invariant methods often rely heavily on prior knowledge and lack sufficient generalizability, while equivariant methods suffer from high computational costs. To address these limitations, this paper proposes a novel plug-and-play 3D encoding module leveraging rotational sampling. By computing the expectation over the SO(3) rotational group, the method naturally achieves approximate rotational invariance. Furthermore, by introducing a carefully designed post-alignment strategy, strict invariance can be achieved without compromising performance. Experimental evaluations on the QM9 and C10 Datasets demonstrate superior predictive accuracy, robustness, and generalization performance compared to existing methods. Moreover, the proposed approach maintains low computational complexity and enhanced interpretability, providing a promising direction for efficient and effective handling of 3D molecular information in drug discovery and material design.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は分子特性予測において顕著な成功を収めた。 しかし、従来のグラフ表現は、3次元空間の分子配向が大きな可変性を持ち、モデルの一般化とロバスト性を大幅に制限するので、分子の固有の3次元空間構造を効果的に符号化するのに苦労する。 既存のアプローチは主に回転不変法と回転同変法に焦点を当てている。 不変メソッドは、しばしば事前の知識に大きく依存し、十分な一般化性を持たないが、同変メソッドは高い計算コストに悩まされる。 これらの制約に対処するために,回転サンプリングを利用した新しいプラグアンドプレイ3D符号化モジュールを提案する。 SO(3) の回転群に対する期待値を計算することにより、この方法は自然に近似的な回転不変性を達成する。 さらに、慎重に設計されたポストアライメント戦略を導入することで、性能を損なうことなく厳密な不変性を実現できる。 QM9とC10データセットの実験的評価は、既存の手法と比較して予測精度、堅牢性、一般化性能に優れていた。 さらに, 提案手法は, 計算複雑性の低減と解釈可能性の向上を図り, 創薬・材料設計における3次元分子情報の効率的かつ効果的な取り扱いに期待できる方向を提供する。

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