microsoft/Graphormer

解決する課題

Graphormer は、材料発見や創薬などのタスクにおいて、分子科学のための AI 研究と応用を加速させるために設計されています。分子をモデリングするためのカスタムモデルを学習させるためのディープラーニングパッケージを提供します。

仕組み

Graphormer は、Transformer ベースのアーキテクチャを使用して、分子のグラフ表現学習を実行します。fairseq バックボーンと統合されており、PyG、DGL、OGB、OCP を含む幅広いデータインターフェースとデータセットをサポートしています。

対象ユーザー

分子モデリングや科学のための AI に取り組む研究者や開発者、特に量子予測や分子特性予測に注力している方に適しています。

ハイライト

• コンペティション優勝: Open Graph Benchmark Large-Scale Challenge (KDD CUP 2021) の量子予測トラックおよび Open Catalyst Challenge で1位を獲得しました。
• 事前学習済みモデル: PCQM4M および PCQM4Mv2 での事前学習済みモデルを提供します。
• 幅広い互換性: PyG、DGL、OGB、OCP のインターフェースとデータセットをサポートしています。
• 柔軟なツールキット: モデル zoo と柔軟なデータインターフェースを備えた、汎用的な分子モデリングツールキットを提供します。