論文の概要: OrbitAll: A Unified Quantum Mechanical Representation Deep Learning Framework for All Molecular Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.03853v1
• Date: Sat, 05 Jul 2025 01:21:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.904145
• Title: OrbitAll: A Unified Quantum Mechanical Representation Deep Learning Framework for All Molecular Systems
• Title（参考訳）: OrbitAll: すべての分子システムのための統一量子力学的表現深層学習フレームワーク
• Authors: Beom Seok Kang, Vignesh C. Bhethanabotla, Amin Tavakoli, Maurice D. Hanisch, William A. Goddard III, Anima Anandkumar,
• Abstract要約: OrbitAllは、幾何学および物理インフォームドディープラーニングフレームワークである。 任意の電荷、スピン、環境効果を持つ任意の分子系を表現し、処理することができる。 競合するAIモデルよりも10倍少ないトレーニングデータを使用して、化学精度を達成し、密度汎関数理論と比較して約103$ - 104$のスピードアップを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.69217059173184
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the success of deep learning methods in quantum chemistry, their representational capacity is most often confined to neutral, closed-shell molecules. However, real-world chemical systems often exhibit complex characteristics, including varying charges, spins, and environments. We introduce OrbitAll, a geometry- and physics-informed deep learning framework that can represent all molecular systems with electronic structure information. OrbitAll utilizes spin-polarized orbital features from the underlying quantum mechanical method, and combines it with graph neural networks satisfying SE(3)-equivariance. The resulting framework can represent and process any molecular system with arbitrary charges, spins, and environmental effects. OrbitAll demonstrates superior performance and generalization on predicting charged, open-shell, and solvated molecules, while also robustly extrapolating to molecules significantly larger than the training data by leveraging a physics-informed architecture. OrbitAll achieves chemical accuracy using 10 times fewer training data than competing AI models, with a speedup of approximately $10^3$ - $10^4$ compared to density functional theory.
• Abstract（参考訳）: 量子化学における深層学習法の成功にもかかわらず、その表現能力は中性で閉殻分子に限られることが多い。 しかし、現実世界の化学系はしばしば様々な電荷、スピン、環境を含む複雑な特性を示す。 電子構造情報で全ての分子系を表現できる幾何および物理インフォームドディープラーニングフレームワークOrbitAllを紹介する。 OrbitAllは、基礎となる量子力学的手法からスピン偏極軌道特性を利用し、SE(3)-等分散を満たすグラフニューラルネットワークと組み合わせている。 結果として生じるフレームワークは任意の電荷、スピン、環境効果を持つ任意の分子系を表現し、処理することができる。 OrbitAllは、荷電、開殻、溶存分子の予測において優れた性能と一般化を示し、物理インフォームドアーキテクチャを活用して、トレーニングデータよりもはるかに大きい分子に頑強に外挿する。 OrbitAllは、競合するAIモデルよりも10倍少ないトレーニングデータを使用して化学精度を達成し、密度汎関数理論と比較して約10^3$ -10^4$のスピードアップを実現している。

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