Enerjiye uygun şekilde uzayı bükmek: geometri moleküler yapı tahminini kimyasal doğruluğa nasıl getirir Bir molekülün 3D yapısını tahmin etmek—her atomun tam olarak nerede uzayda bulunduğu—hesaplamalı kimya için temel bir unsurdur. Biraz yanlış yaparsanız, enerji hesaplamalarınız çok yanlış olabilir. Altın standart yoğunluk fonksiyonel teorisidir, ancak DFT yavaş ve pahalıdır. Makine öğrenimi daha hızlı bir yol sunar: bir modeli gürültüden arındırarak kaba bir ilk tahmini doğru bir yapıya dönüştürür. Sorun şu ki, çoğu denoizasyon modeli sıradan Öklid uzayında çalışır; burada tüm yönler eşit şekilde ele alınır. Ama moleküller böyle çalışmaz. Bir bağı germek, etrafında dönmekten çok daha fazla enerji gerektirir. Kartezyen koordinatlarda eşit mesafeler, eşit enerji değişimleri anlamına gelmez. Jeheon Woo ve ortak yazarlar bu uyumsuzluğu doğrudan ele alıyor. Riemann manifold oluştururlar—konuma bağlı metrike sahip eğri bir uzay—jeodezik mesafenin enerji farkıyla ilişkili olmasını sağlar. Metrik, atomlararası mesafeleri değiştirmenin maliyetine göre ağırlık veren fizik tabanlı iç koordinatlardan oluşturulur: sert bağlar yumuşak burulmalardan daha önemlidir. Jeodezik mesafeyi standart RMSD ile karşılaştırdıklarında, enerji ile korelasyon 0.37'den 0.90'a yükselir. Bu kavisli alan üzerinde bir denoizasyon modeli eğitmek, modelin öğrendiklerini değiştirir. Öklid uzayında, izotropik gürültü eklemek bağları bozabilir veya imkansız geometriler yaratabilir—minimumun yüzlerce kcal/mol üzerindeki yapılar. Riemann manifoldunda da aynı gürültü büyüklüğü molekülleri kimyasal olarak duyarlı tutar ve aynı potansiyel kuyunun içinde kalırlar. Gürültü giderme yolu, enerji en aza değer çizgileri takip eden jeodezikleri takip eder, Kartezyen uzayda rastgele düz çizgiler değil. Sonuçlar önemli eşik noktasına ulaşıyor: kimyasal doğruluk, enerji hatası 1 kcal/mol'un altında olarak tanımlanıyor. QM9 benchmarkında, Riemannian modeli 0.177 kcal/mol medyan hata elde ediyor—kuvvet alanı başlangıç yapılarından yaklaşık 20× daha iyi ve Öklid versiyonundan da önemli ölçüde daha iyi. Bu tahminler DFT iyileştirmesi için başlangıç noktası olarak kullanıldığında, hesaplama maliyeti yarıdan fazla azalır. Daha derin bir nokta: moleküler modellemede temsil uzayının geometrisi nötr değildir. Öklid uzayı tüm atomik yer değiştirmeleri eşdeğer olarak kabul eder; Riemann uzayı fiziği kodlayabilir. Geometrik mesafeyi enerji maliyetiyle hizalandırdığınızda, gürültü giderme optimizasyona dönüşür ve model potansiyel enerji yüzeyini takip etmeyi öğrenir, onunla savaşmak yerine. Makale: