نمذجة طاقات الجزيئات بطريقة تراتبية باستخدام شبكة عصبية عميقة

نقدم شبكة الجسيمات العصبية التفاعلية الهرمية (HIP-NN) لنمذجة خصائص الجزيئات من مجموعات بيانات الحسابات الكمية. مستوحاة من توسع الجسم المتعدد، تقوم HIP-NN بتفكيك الخصائص، مثل الطاقة، كمجموع لشروط هرمية. يتم توليد هذه الشروط من خلال شبكة عصبية - وهي تركيب من العديد من التحولات اللاخطية - تعمل على تمثيل للجزيء. تحقق HIP-NN أداءً يتفوق على أفضل ما هو معروف في مجموعة بيانات تحتوي على 131 ألف جزيء عضوي في الحالة الأرضية، وتتنبأ بالطاقة بمتوسط خطأ مطلق قدره 0.26 kcal/mol. وباستخدام ضبط بسيط نسبيًا، يكون نموذجنا أيضًا تنافسيًا في مجموعة بيانات مسارات الديناميكية الجزيئية. بالإضافة إلى تمكين التنبؤ الدقيق بالطاقة، فإن البنية الهرمية لـ HIP-NN تساعد في تحديد المناطق التي تتسم بعدم اليقين في النموذج.