Complexes polyatomiques : Une représentation d'apprentissage informée par la topologie pour les systèmes atomistiques

Le développement de représentations robustes des structures chimiques permettant aux modèles d'apprendre des biais inductifs topologiques est un défi. Dans ce manuscrit, nous présentons une représentation des systèmes atomiques. Nous commençons par démontrer que notre représentation satisfait toutes les contraintes structurelles, géométriques, d'efficacité et de généralisabilité. Ensuite, nous fournissons un algorithme général pour encoder tout système atomique. Enfin, nous rapportons des performances comparables aux méthodes de pointe sur de nombreuses tâches. Nous mettons à disposition tous les codes source et ensembles de données. Le code et les données sont disponibles à l'adresse suivante : https://github.com/rahulkhorana/PolyatomicComplexes.