KI und die schwierigen Probleme der Welt · Chemie & Materialien · arXiv · 2026-10-22
SU(2)-äquivariantes Spinor-Message-Passing für den Molekülmagnetismus
Originaltitel: SU(2)-Equivariant Spinor Message Passing for Molecular Magnetism
Da die Vorhersage von Molekülmagnetismus üblicherweise kostspielige Elektronenstrukturrechnungen mit Spin-Bahn-Kopplung erfordert, entwickelten die Autoren eSpinor, ein SU(2)-äquivariantes graph neuronales Netz, das aus einem näherungsweisen SOC-Hamiltonoperator initialisierte Spinor-Features propagiert, mit eichkovariantem Message-Passing und einem eichinvarianten Readout. Bei Kandidaten für Kobalt-Einzel molekülmagnete verbessert es die Vorhersagen der Nullfeldaufspaltung gegenüber NequIP, auch für ungesehene Liganden. Für eine Dysprosium-MRT-Sonde verbessert es reale Elektronenspin-Korrelationen gegenüber einem Hamilton-informierten Baseline-Ansatz mit weniger Parametern und sagt nukleare Relaxation im Niederfeld in Wasser sowie nach Übertragung auf Methanol ohne Neutraining voraus.