Position Regression

位置回帰は、分子、材料、またはナノマテリアルのグラフ構造におけるノードの絶対的な三次元位置を予測するタスクです。このタスクでは、グラフニューラルネットワークなどの手法を使用して、各ノードの三次元空間における具体的な座標を正確に推定することを目指します。これにより、材料設計、医薬品開発、ナノテクノロジーなどの分野で重要な構造情報が提供されます。