Npj Comput. Mater.: 通用深度学习分子势能新架构—矩-图神经网络

本文介绍了浙江大学航空航天学院朱书泽研究员团队提出的矩-图神经网络（MGNN），这是一种新型的深度学习分子势能架构。MGNN通过引入矩表征分子三维结构关系，避免了传统高阶张量计算，在保持旋转对称性的同时提高了计算效率。研究团队在多个开源公共数据集上验证了MGNN的优越性，包括QM9、修正的MD17数据集、MD17-乙醇数据集等，结果显示MGNN在多项分子性质预测任务中达到了当前最佳水平。此外，MGNN在非晶态磷酸锂固态电解质和分子光谱计算中的应用也表现出色，为计算化学和材料科学领域提供了高效、精准的计算工具。