Djupt lärande har potential att revolutionera kvantkemi eftersom det är idealiskt för att lära sig representationer för strukturerade data och påskynda utforskandet av kemisk rymd. Medan konvolutionella neurala nätverk har visat sig vara det första valet för bilder, ljud och video data, atomerna i molekyler är inte begränsade till ett rutnät. I stället innehåller deras exakta platser väsentlig fysisk information, som skulle gå förlorad om discretized. Därför föreslår vi att man använder kontinuerliga filterkonvolutionella skikt för att kunna modellera lokala korrelationer utan att kräva att data ligger på ett rutnät. Vi tillämpar dessa lager i SchNet: en ny djupinlärning arkitektur modellerar kvantinteraktioner i molekyler. Vi får en gemensam modell för de totala energi- och interatomiska krafter som följer grundläggande kvantkemiska principer. Vår arkitektur uppnår state-of-the-art prestanda för riktmärken för jämviktsmolekyler och molekylära dynamik banor. Slutligen inför vi ett mer utmanande riktmärke med kemiska och strukturella variationer som visar vägen för ytterligare arbete.
Nyligen föreslår SchNet-modellen REF ett nytt kontinuerligt filterkonvolutionsskikt för att modellera de lokala atomiska korrelationerna och framgångsrikt modellerade kvantinteraktioner i små molekyler.
SchNet: A continuous-filter convolutional neural network for modeling quantum interactions
{'venue': 'Advances in Neural Information Processing Systems 30 (2017), pp. 992-1002', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Physics']}