論文の概要: QuantumCanvas: A Multimodal Benchmark for Visual Learning of Atomic Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.01519v1
• Date: Mon, 01 Dec 2025 10:44:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.811366
• Title: QuantumCanvas: A Multimodal Benchmark for Visual Learning of Atomic Interactions
• Title（参考訳）: QuantumCanvas: 原子間相互作用の視覚的学習のためのマルチモーダルベンチマーク
• Authors: Can Polat, Erchin Serpedin, Mustafa Kurban, Hasan Kurban,
• Abstract要約: 物質の基本単位として2体量子システムを扱う大規模ベンチマークであるQuantumCanvasを紹介する。 データセットは2,850個の元素-元素対にまたがっており、それぞれに18個の電子的、熱力学的、幾何学的性質が付加されている。 GATv2で0.201eV,HOMOで0.265eV,LUMOで0.274eVの絶対誤差を報告した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3982445219832678
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite rapid advances in molecular and materials machine learning, most models still lack physical transferability: they fit correlations across whole molecules or crystals rather than learning the quantum interactions between atomic pairs. Yet bonding, charge redistribution, orbital hybridization, and electronic coupling all emerge from these two-body interactions that define local quantum fields in many-body systems. We introduce QuantumCanvas, a large-scale multimodal benchmark that treats two-body quantum systems as foundational units of matter. The dataset spans 2,850 element-element pairs, each annotated with 18 electronic, thermodynamic, and geometric properties and paired with ten-channel image representations derived from l- and m-resolved orbital densities, angular field transforms, co-occupancy maps, and charge-density projections. These physically grounded images encode spatial, angular, and electrostatic symmetries without explicit coordinates, providing an interpretable visual modality for quantum learning. Benchmarking eight architectures across 18 targets, we report mean absolute errors of 0.201 eV on energy gap using GATv2, 0.265 eV on HOMO and 0.274 eV on LUMO using EGNN. For energy-related quantities, DimeNet attains 2.27 eV total-energy MAE and 0.132 eV repulsive-energy MAE, while a multimodal fusion model achieves a 2.15 eV Mermin free-energy MAE. Pretraining on QuantumCanvas further improves convergence stability and generalization when fine-tuned on larger datasets such as QM9, MD17, and CrysMTM. By unifying orbital physics with vision-based representation learning, QuantumCanvas provides a principled and interpretable basis for learning transferable quantum interactions through coupled visual and numerical modalities. Dataset and model implementations are available at https://github.com/KurbanIntelligenceLab/QuantumCanvas.
• Abstract（参考訳）: 分子および材料機械学習の急速な進歩にもかかわらず、ほとんどのモデルは物理伝達性に欠けており、原子対間の量子相互作用を学ぶのではなく、分子全体や結晶間の相関関係に適合している。 しかし、結合、電荷再分配、軌道のハイブリッド化、電子結合は全て、多体系における局所量子場を定義する2体相互作用から生じる。 本稿では,2体量子システムを基礎単位として扱う大規模マルチモーダルベンチマークQuantumCanvasを紹介する。 データセットは2,850個の要素-要素対にそれぞれ18個の電子的、熱力学的、幾何学的性質を付加し、l-およびm-解決された軌道密度、角場変換、共占有マップ、電荷密度投影から導かれる10チャネルの画像表現と組み合わせる。 これらの物理的グラウンド画像は、空間的、角的、静電気的対称性を明示的な座標なしで符号化し、量子学習のための解釈可能な視覚的モダリティを提供する。 GATv2によるエネルギーギャップにおける0.201eV、HOMOでの0.265eV、EGNNによるLUMOでの0.274eVの絶対誤差を報告した。 エネルギー関連量については、ダイムネットは2.27eVの全エネルギーMAEと0.132eVの反発エネルギーMAEを達成し、マルチモーダル融合モデルは2.15eVのメルミン自由エネルギーMAEを達成する。 QuantumCanvasでの事前トレーニングは、QM9、MD17、CrysMTMのような大きなデータセットで微調整された場合、収束安定性と一般化をさらに改善する。 視覚に基づく表現学習と軌道物理学を統一することにより、QuantumCanvasは、視覚と数値を結合して、伝達可能な量子相互作用を学習するための原理的かつ解釈可能な基礎を提供する。 データセットとモデルの実装はhttps://github.com/KurbanIntelligenceLab/QuantumCanvasで公開されている。

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