DASH：基于动态注意力的子结构层级用于部分电荷分配
化学物理
2023-11-16 v2
摘要
我们提出了一种鲁棒且计算高效的方法，用于分配分子中原子的部分电荷。该方法基于从图神经网络（GNN）提取的注意力值构建的层级树，该 GNN 经训练可从精确的量子力学（QM）计算预测原子部分电荷。所得的基于动态注意力的子结构层级（DASH）方法以与 GNN 本身相同的精度快速分配部分电荷，独立于软件，并可轻易集成至现有参数化流程中，如针对 Open 力场（OpenFF）所示。DASH 工作流的实现、最终 DASH 树与训练集作为开源 / 开放数据可从公共仓库获取。
引用
@article{arxiv.2305.15981,
title = {DASH: Dynamic Attention-Based Substructure Hierarchy for Partial Charge Assignment},
author = {Marc T. Lehner and Paul Katzberger and Niels Maeder and Carl C. G. Schiebroek and Jakob Teetz and Gregory A. Landrum and Sereina Riniker},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.15981},
year = {2023}
}