EquiReact: 化学反应的等变神经网络

在化学反应的推理中，我们引入了一个基于三维结构的反应物和生成物构建的等变神经网络 EquiReact，展示了它在 GDB7-22-TS、Cyclo-23-TS 和 Proparg-21-TS 数据集的活化能预测中的竞争性能，对于原子映射信息的包含程度不同的数据集，相比于最新模型，EquiReact 提供了：（i）一个灵活的模型，缓解了原子映射变量之间的敏感性，（ii）更好的对未知化学反应的外推能力，（iii）在反应物 / 生成物的三维几何变化较为微小的数据集中表现出色的预测误差，（iv）对几何质量的敏感性减少以及（iv）出色的数据效率。