IA e os Problemas Difíceis do Mundo · Química e materiais · arXiv · 2026-10-23
Aprendizado irrestrito de propriedades atomísticas equivariantes
Título original: Unconstrained learning of equivariant atomistic properties
Potenciais de redes neurais de grafos construídos em torno da equivariância O(3) tornam-se custosos para propriedades atômicas de alta ordem e podem falhar em representá-las quando truncados. Os autores usaram o Point-Edge Transformer, que aprende a equivariância a partir dos dados, para prever dipolos, polarizabilidades, tensores de blindagem de RMN e expansões de densidade eletrônica em bases. Ele igualou ou superou os modelos de referência com menor custo de inferência e de memória, e forneceu espectros de IR e Raman precisos.