microsoft/Graphormer

它解决了什么问题

Graphormer 旨在加速 AI 在分子科学领域的研究与应用，特别是针对材料发现和药物发现等任务。它提供了一个深度学习套件，用于训练自定义模型来进行分子建模。

运作原理

Graphormer 使用基于 Transformer 的架构来执行分子的图表示学习。它与 fairseq 主干整合，并支持广泛的数据接口和数据集，包括 PyG、DGL、OGB 和 OCP。

目标用户

从事分子建模和科学 AI 的研究人员与开发者，特别是专注于量子预测和分子性质预测的领域。

特色亮点

• 竞赛获胜者：在 Open Graph Benchmark Large-Scale Challenge (KDD CUP 2021) 的量子预测赛道以及 Open Catalyst Challenge 中获得第一名。
• 预训练模型：提供在 PCQM4M 和 PCQM4Mv2 上预训练的模型。
• 广泛兼容性：支持来自 PyG、DGL、OGB 和 OCP 的接口与数据集。
• 灵活的工具包：提供一个通用的分子建模工具包，包含模型库 (model zoo) 和灵活的数据接口。