ibm-research/materials.pos-egnn
Position-based Equivariant Graph Neural Network (pos-egnn) This repository contains PyTorch model for loading and performing inference using the pos-egnn, a foundation model for Chemistry and Materials. GitHub: https://github.com/IBM/materials/tree/...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
🧪 pos-egnn: Mô hình GNN equivariant cho hoá học và vật liệu
Một foundation model dựa trên Equivariant Graph Neural Network, pre-trained để dự đoán năng lượng, lực và stress từ cấu trúc nguyên tử.
pos-egnn (Position-based Equivariant Graph Neural Network) là một mô hình nền (foundation model) được phát triển bởi IBM Research, thiết kế đặc biệt cho các bài toán trong hoá học và vật liệu. Mô hình được pre-trained trên 1.4 triệu mẫu (chiếm 90%) từ bộ dữ liệu Materials Project Trajectory (MPtrj), với nhiệm vụ dự đoán năng lượng, lực và stress của hệ thống nguyên tử.
✨ Điểm nổi bật
- Pre-trained trên MPtrj: Sử dụng 1.4M mẫu từ bộ dữ liệu Materials Project Trajectory để học sâu biểu diễn cấu trúc nguyên tử.
- Dự đoán năng lượng, lực, stress: Hỗ trợ dự đoán ba đại lượng vật lý quan trọng trong mô phỏng vật liệu.
- Equivariant: Được thiết kế để bảo toàn tính đối xứng (equivariance) khi thay đổi tọa độ, giúp dự đoán ổn định và chính xác.
- Làm machine-learning potential: Có thể dùng như một tiềm năng học máy thay thế cho các phương pháp tính toán tương tác rắn (force field).
- Trích xuất đặc trưng: Có thể sử dụng như một bộ trích xuất đặc trưng (feature extractor) cho các tác vụ học sâu khác.
- Hỗ trợ fine-tuning: Có thể tinh chỉnh trên các tác vụ cụ thể (downstream tasks).
- Mô phỏng động lực học phân tử: Hỗ trợ thực hiện mô phỏng MD thông qua notebook ví dụ.
💡 Vì sao đáng chú ý
Khác với các mô hình GNN thông thường, pos-egnn được thiết kế với tính chất equivariant, tức là đảm bảo đầu ra thay đổi đúng cách khi đầu vào (tọa độ nguyên tử) thay đổi. Điều này giúp mô hình dự đoán chính xác hơn trong các bài toán liên quan tới cấu trúc ba chiều của nguyên tử.
Mô hình phù hợp cho các ứng dụng như khám phá vật liệu mới, thiết kế polymer, và nghiên cứu phản ứng hoá học. Nhờ pre-trained trên MPtrj — một trong những bộ dữ liệu lớn nhất trong lĩnh vực này — pos-egnn đạt được hiệu suất mạnh mẽ ngay khi sử dụng, đồng thời linh hoạt hỗ trợ tinh chỉnh cho từng nhiệm vụ cụ thể.
#AI #MachineLearning #Chemistry #MaterialsScience #GraphNeuralNetwork #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
AIFS Single - v0.2.1 Here, we introduce the Artificial Intelligence Forecasting System (AIFS), a data driven forecast model developed by the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). We show that AIFS produces highly skilled foreca...
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...
Cross-Encoder for MS Marco This model was trained on the MS Marco Passage Ranking(https://github.com/microsoft/MSMARCO-Passage-Ranking) task. The model can be used for Information Retrieval: Given a query, encode the query will all possible passages...
Grid Small Foundation Model (GridSFM) Model summary | Field | Value | | --- | --- | | Developer | Microsoft CorporationAuthorized representative: Microsoft Ireland Operations Limited 70 Sir John Rogerson’s Quay, Dublin 2, D02 R296, Ireland | | Descr...
Utonia: Toward One Encoder for All Point Clouds This repository contains the model weights for Utonia, a step toward one-from-all and one-for-all point cloud encoder presented in the paper Utonia: Toward One Encoder for All Point Clouds(https://arxi...
Concerto: Joint 2D-3D Self-Supervised Learning Emerges Spatial Representations This repository contains the model weights for Concerto, a novel approach for learning robust spatial representations presented in the paper Concerto: Joint 2D-3D Self-Su...
Varda-single-1.0 !Paper(https://img.shields.io/badge/arXiv-2610.01835-b31b1b.svg)(https://arxiv.org/abs/2610.01835) !Framework(https://img.shields.io/badge/framework-Anemoi-orange)(https://anemoi.readthedocs.io/) !Run on Kaggle(https://img.shields.i...
Ephris Ephris is a pretrained graph foundation model from Nums AI Inc. for node classification through graph in-context learning. It predicts query-node labels from graph features, edges and labeled context nodes, with no task-specific training. Thi...
Disya/UIGEN-T3-14B-Preview-Q4KM-GGUF This model was converted to GGUF format from Tesslate/UIGEN-T3-14B-Preview(https://huggingface.co/Tesslate/UIGEN-T3-14B-Preview) using llama.cpp via the ggml.ai's GGUF-my-repo(https://huggingface.co/spaces/ggml-o...