KI und die schwierigen Probleme der Welt · Chemie & Materialien · arXiv · 2026-10-23
Uneingeschränktes Lernen äquivarianter atomistischer Eigenschaften
Originaltitel: Unconstrained learning of equivariant atomistic properties
Graph-Neuronale-Netz-Potenziale, die auf O(3)-Äquivarianz aufbauen, werden für Atomeigenschaften höherer Ordnung kostspielig und können diese bei Abschneidung nicht mehr darstellen. Die Autoren verwendeten den Point-Edge Transformer, der Äquivarianz aus Daten lernt, um Dipole, Polarisierbarkeiten, NMR-Abschirmungstensoren und Basisentwicklungen der Elektronendichte vorherzusagen. Er erreichte oder übertraf Referenzmodelle bei geringeren Inferenzkosten und geringerem Speicherbedarf und lieferte genaue IR- und Raman-Spektren.