Nat. Mach. Intell. | 分子表征的几何深度学习

2021 年 12 月 26 日 专知

本文介绍由瑞士苏黎世联邦理工学院化学与应用生物科学系的Francesca Grisoni和Gisbert Schneider共同通讯发表在 Nature Machine Intelligence的研究成果:本文作者重点介绍了几何深度学习在药物发现、化学合成预测和量子化学等领域的应用,其包含几何深度学习的原理和相关的分子表征,例如分子图、网格、表面和字符串。作者讨论了分子科学中几何深度学习面临的挑战,并展望其未来应用。

论文链接:

https://www.nature.com/articles/s42256-021-00418-8

几何深度学习(Geometric deep learning, GDL)是人工智能的一个新兴概念,在分子科学领域(如药物发现、量子化学和结构生物学)得到了广泛应用。

GDL涵盖了将神经网络推广到欧几里得和非欧几里得域的新兴技术,诸如图、流形、网格和字符串表征。一般来说,GDL包括结合几何先验的方法,即关于输入信号的空间结构和对称属性的信息,比如分子结构的表示。几何先验信息用于提高模型性能,如预测精度。虽然GDL已被越来越多地应用于分子模型,但其潜力仍未充分挖掘。

本综述的目的是:

(1)对GDL在分子科学中的主要应用提供结构化和统一的综述;

(2)描述该领域的主要研究方向;

(3)对GDL的未来应用进行展望。

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