Ewald-based Long-Range Message Passing for Molecular Graphs

要約

分子データから位置エネルギー面を学習するニューラル アーキテクチャは、近年急速に改善されています。
この成功の主な原動力は、メッセージ パッシング ニューラル ネットワーク (MPNN) パラダイムです。
システム サイズに応じた適切なスケーリングは、メッセージの空間距離制限に部分的に依存しています。
この局所性への焦点は有用な誘導バイアスですが、静電気力やファンデルワールス力などの長距離相互作用の学習も妨げます。
この欠点に対処するために、我々は Ewald メッセージ パッシングを提案します。これは、距離ではなく周波数のカットオフを介して相互作用を制限する非局所フーリエ空間スキームであり、Ewald 総和法で理論的に十分に根拠があります。
これは、計算コストが低く、アーキテクチャの詳細に依存しないため、既存の MPNN アーキテクチャの上の拡張として機能します。
4 つのベースライン モデルと、多様な周期構造 (OC20) および非周期構造 (OE62) を含む 2 つのデータセットを使用してアプローチをテストします。
すべてのモデルとデータセットにわたってエネルギー平均絶対誤差が大幅に改善されており、OC20 では平均 10%、OE62 では 16% となっています。
私たちの分析では、これらの改善が、地上の真実のエネルギーに対する長距離の寄与が高い構造物に多大な影響を及ぼしていることが示されています。

要約(オリジナル)

Neural architectures that learn potential energy surfaces from molecular data have undergone fast improvement in recent years. A key driver of this success is the Message Passing Neural Network (MPNN) paradigm. Its favorable scaling with system size partly relies upon a spatial distance limit on messages. While this focus on locality is a useful inductive bias, it also impedes the learning of long-range interactions such as electrostatics and van der Waals forces. To address this drawback, we propose Ewald message passing: a nonlocal Fourier space scheme which limits interactions via a cutoff on frequency instead of distance, and is theoretically well-founded in the Ewald summation method. It can serve as an augmentation on top of existing MPNN architectures as it is computationally inexpensive and agnostic to architectural details. We test the approach with four baseline models and two datasets containing diverse periodic (OC20) and aperiodic structures (OE62). We observe robust improvements in energy mean absolute errors across all models and datasets, averaging 10% on OC20 and 16% on OE62. Our analysis shows an outsize impact of these improvements on structures with high long-range contributions to the ground truth energy.

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