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通用深度學(xué)習(xí)分子勢能新架構(gòu)—矩-圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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在計算化學(xué)與材料科學(xué)領(lǐng)域,精準高效的分子勢能模型是推動分子動力學(xué)模擬和材料設(shè)計的關(guān)鍵。近年來,基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)勢函數(shù)取得了顯著進展,尤其是消息傳遞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MPNN),已展現(xiàn)出構(gòu)建通用原子間勢函數(shù)的潛力。然而,現(xiàn)有方法普遍依賴球諧函數(shù)及Clebsch-Gordan縮并來保持旋轉(zhuǎn)對稱性,這一過程計算復(fù)雜度高,影響了其實際應(yīng)用。

針對這一挑戰(zhàn),浙江大學(xué)航空航天學(xué)院朱書澤研究員團隊提出了矩-圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MGNN)。MGNN是一種旋轉(zhuǎn)不變的消息傳遞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),引入矩(moment)表征分子三維結(jié)構(gòu)關(guān)系,避免了傳統(tǒng)高階張量計算,使其在保持計算效率的同時,能夠精準刻畫分子體系的幾何特性。

研究團隊在多個開源公共數(shù)據(jù)集上驗證了MGNN的優(yōu)越性。在QM9數(shù)據(jù)集上,MGNN在12項分子性質(zhì)預(yù)測任務(wù)中取得了7個SOTA(當前最佳)結(jié)果,其余任務(wù)的誤差也與最優(yōu)模型相當。在修正的MD17數(shù)據(jù)集中,MGNN在小分子能量和力場預(yù)測方面多項指標刷新SOTA記錄,并在其他任務(wù)上保持了與前沿模型接近的誤差。在用于評估機器學(xué)習(xí)勢函數(shù)穩(wěn)定性的MD17-乙醇數(shù)據(jù)集中,MGNN在能量誤差、力誤差及長期穩(wěn)定性方面均達到SOTA水平。此外,該研究還在3BPA和25元素高熵合金數(shù)據(jù)集上測試了MGNN的泛化能力和計算效率,結(jié)果表明MGNN在不同體系中的適應(yīng)性強,計算成本低。



Fig. 1:The moment message passing scheme and the architecture of MGNN.

MGNN的核心在于利用矩表征分子圖的幾何關(guān)系,并結(jié)合消息傳遞機制高效學(xué)習(xí)分子特征。通過為節(jié)點(原子)、邊(化學(xué)鍵)、三元組(角度關(guān)系)定義矩,MGNN能夠精確描述分子的對稱性。其信息傳遞機制采用三元組-邊-節(jié)點的多層級信息流,使分子圖中的空間關(guān)系得以高效建模,并最終通過輸出模塊預(yù)測不同物理性質(zhì)。值得注意的是,MGNN的輸出設(shè)計涵蓋了不同階數(shù)的張量,包括標量(如能量)、向量(如力、偶極矩)以及高階張量(如極化率),使其能夠適用于多種計算化學(xué)和材料科學(xué)應(yīng)用。



Fig. 2:Output blocks.



Fig. 3:Learning curve for different models.

MGNN在實際材料體系的模擬中也展現(xiàn)了廣泛的應(yīng)用價值。例如,在非晶態(tài)磷酸鋰(Li?PO?)固態(tài)電解質(zhì)中,MGNN模擬得到的鋰離子擴散特性,包括徑向分布函數(shù)(RDF)、四面角角度分布函數(shù)(ADF)和均方位移(MSD),均與第一性原理計算結(jié)果高度吻合,為固態(tài)電解質(zhì)設(shè)計提供了可靠工具。此外,MGNN在分子光譜計算中的應(yīng)用表明,其在紅外(IR)和拉曼(Raman)光譜預(yù)測方面同樣表現(xiàn)優(yōu)異,計算結(jié)果與實驗數(shù)據(jù)高度一致,展現(xiàn)出替代傳統(tǒng)電子結(jié)構(gòu)計算方法的潛力。



Fig. 4:Structure properties of Li3PO4and Li dynamic in Li3PO4.



Fig. 5: Infrared and Raman spectra of ethanol.

MGNN的提出,為深度學(xué)習(xí)在分子模擬和材料計算領(lǐng)域的應(yīng)用開辟了新路徑。它不僅具備高精度、低計算成本和廣泛適應(yīng)性,還能高效預(yù)測分子動力學(xué)、電子結(jié)構(gòu)、分子光譜等多種關(guān)鍵物理化學(xué)性質(zhì)。未來,該方法有望成為計算化學(xué)、材料科學(xué)乃至生命科學(xué)等多個領(lǐng)域的重要計算工具,加速新材料和新分子的設(shè)計進程。



論文鏈接:

https://www.nature.com/articles/s41524-025-01541-5

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