AAAIJun, 2019

分子性质预测：多层量子相互作用建模透视

PDF
TL;DR本研究提出了可推广和可转移的分层图卷积神经网络（MGCN）以预测分子性质。研究中将每个分子表示为图以保留其内部结构，并且通过多级交互从构象和空间信息直接提取特征，从而可以利用多级总体表示来进行预测。实验结果显示 MGCN 具有显著的泛化能力和可转移性。
quantum chemistrymachine learningmgcnmolecular property predictionhierarchical graph neural network
发现论文，激发创造
  • 混合量子图神经网络用于分子属性预测

    利用数据驱动技术的材料设计过程中，我们开发了一种融合经典和量子计算的混合模型来预测钙钛矿材料的能量形成。该模型的性能与经典模型和其他机器学习算法相媲美，为探索量子特征编码和参数化量子电路在图神经网络等复杂机器学习算法中的巨大改进提供了一种新途径。

    May, 2024

  • 用于预测分子性质的异构分子图神经网络

    本文提出了一种名为 “异构分子图神经网络” 的方法，通过建立多种类型的节点和边来构建分子的异构分子图，并考虑到三个或更多原子之间的相互作用，结合神经信息传递机制进行对比化学性质预测，该方法在 QM9 数据集中的 12 个任务中有 9 个达到最优表现。

    Sep, 2020

  • 应用于分子性质预测的图神经网络上的多任务学习

    提出了一种基于图神经网络模型的最新、高效的多任务预测方法，结果表明，多任务学习可以提高模型性能，特别是数据点较少的数据集可以不需要数据增强，便能获得较好的效果，并且能显著减小模型的方差。

    Oct, 2019

  • 通过更深的二维和三维图网络进行快速量子属性预测

    本研究使用基于深度图神经网络的方法，通过从二维分子图中直接学习，以及通过使用低成本构象集合，预测量子化学性质中的 HOMO-LUMO 能隙，并在 2021 KDD Cup 中表现出良好性能。

    Jun, 2021

  • 多视图图神经网络用于分子性质预测

    使用多视图神经网络和交叉依赖的消息传递机制，以预测分子性质为目的，构建了一种能够同时利用节点（原子）和边（化学键）信息的表达力强的模型，并在多个基准测试中表现出优异性能。

    May, 2020

  • 分子属性预测的少样本图学习

    本文介绍了一种新颖的用于少样本分子属性预测的模型 Meta-MGNN，该模型利用分子图神经网络学习分子表示，并构建元学习框架进行模型优化，在公共数据库上的实验结果表明，Meta-MGNN 优于其他多种先进的方法。

    Feb, 2021

  • 基于分子力学驱动的多重图图神经网络用于分子结构

    该论文提出了一种基于分子力学的方法，通过将每个分子表示为一个双层多重图，并为每层提出相应的消息传递模块，设计了一种高效且表达能力强的分子结构图神经网络 MXMNet，可用于从分子结构预测物理化学性质，获得了优越的结果。

    Nov, 2020

  • 分析学习的分子表征进行性质预测

    在分子属性预测的算法解决方案中，神经机器技术的进步导致了一系列算法解决方案，其中神经网络应用于计算分子指纹或专家制作的描述符以及构造学习分子表示的图卷积神经网络最为有效，这项研究进行了广泛的基准测试，并提出了优于现有模型的图卷积模型的实证发现。

    Apr, 2019

  • 分子电子结构的多任务学习方法接近耦合群精确度

    发展了一种统一的机器学习方法，用于有机分子的电子结构，使用 CCSD (T) 计算作为训练数据，模型在计算成本和各种量子化学性质的预测准确度上优于常用的 B3LYP 泛函。将模型应用于芳香化合物和半导体聚合物上，对基态和激发态性质进行了验证，展示了其对于复杂系统的准确性和概括能力。

    May, 2024

  • 使用 GNN 特性预测器作为分子生成器

    利用可逆神经网络直接生成具有期望电子性质的分子结构，该方法不需要对分子结构进行额外训练，通过严格的图构建规则确保化合价规则，将该方法应用于生成具有特定能隙和分配系数（logP）的分子，并在生成更多样化分子的同时，以与最先进的生成模型相媲美甚至更好的速率实现目标性质。

    Jun, 2024