2.5天完成1年的MD計(jì)算？DeepMind團(tuán)隊(duì)基于歐幾里得Transformer的新計(jì)算方法

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原標(biāo)題：2.5天完成1年的MD計(jì)算？DeepMind團(tuán)隊(duì)基于歐幾里得Transformer的新計(jì)算方法
關(guān)鍵字：模型,卷積,尺度,架構(gòu),原子
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新鮮的 AI for Science 資訊編輯 | 蘿卜皮
近年來(lái)，基于從頭算參考計(jì)算的機(jī)器學(xué)習(xí)力場(chǎng) (MLFF) 的開發(fā)取得了巨大進(jìn)展。雖然實(shí)現(xiàn)了較低的測(cè)試誤差，但由于擔(dān)心在較長(zhǎng)的模擬時(shí)間范圍內(nèi)會(huì)出現(xiàn)不穩(wěn)定性，MLFF 在分子動(dòng)力學(xué) (MD) 模擬中的可靠性正面臨越來(lái)越多的審查。
研究表明，對(duì)累積不準(zhǔn)確性的穩(wěn)健性與 MLFF 中使用等變表示之間存在潛在聯(lián)系，但與這些表示相關(guān)的計(jì)算成本可能會(huì)在實(shí)踐中限制這種優(yōu)勢(shì)。
為了解決這個(gè)問(wèn)題，Google DeepMind、柏林工業(yè)大學(xué)（TU Berlin）的研究人員提出了一種名為 SO3krates 的 transformer 架構(gòu)，它將稀疏等變表示（歐幾里得變量）與分離不變和等變信息的自注意力機(jī)制相結(jié)合，從而無(wú)需昂貴的張量積。
SO3krates 實(shí)現(xiàn)了精確度、穩(wěn)定性和速度的獨(dú)特組合，能夠?qū)﹂L(zhǎng)時(shí)間和系統(tǒng)尺度上的物質(zhì)量子特性進(jìn)行深入分析。
該研究以「A Euclidean transformer for fast and stable machine learned force fields」為題，

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