SchNet – A deep learning architecture for molecules and materials
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.
Résumé
Deep learning has led to a paradigm shift in artificial intelligence, including web, text, and image search, speech recognition, as well as bioinformatics, with growing impact in chemical physics. Machine learning, in general, and deep learning, in particular, are ideally suitable for representing quantum-mechanical interactions, enabling us to model nonlinear potential-energy surfaces or enhancing the exploration of chemical compound space. Here we present the deep learning architecture SchNet that is specifically designed to model atomistic systems by making use of continuous-filter convolutional layers. We demonstrate the capabilities of SchNet by accurately predicting a range of properties across chemical space for molecules and materials, where our model learns chemically plausible embeddings of atom types across the periodic table. Finally, we employ SchNet to predict potential-energy surfaces and energy-conserving force fields for molecular dynamics simulations of small molecules and perform an exemplary study on the quantum-mechanical properties of C20-fullerene that would have been infeasible with regular ab initio molecular dynamics.
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La notice
- Revue
- The Journal of Chemical Physics
- Thématique
- Machine Learning in Materials Science
- Domaine
- Materials Science
- Établissements canadiens
- —
- Organismes subventionnaires
- Institute for Information and Communications Technology PromotionBanting and Best Diabetes Centre, University of TorontoNational Research Foundation of KoreaH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsBundesministerium für Bildung und ForschungNational Research FoundationDeutsche ForschungsgemeinschaftH2020 European Research CouncilMinistry of Science, ICT and Future PlanningEuropean Commission
- Mots-clés
- Deep learningChemical spaceComputer scienceArtificial intelligenceAb initioMolecular dynamicsArchitectureSpace (punctuation)QuantumPhysicsQuantum mechanicsBioinformaticsBiology
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui