四元数消息传递模块

即插即用，一行代码提升构象表征

该模块通过四元数链式乘积聚合键间旋转信息，使现有图神经网络能够区分仅由键扭转引起的不同分子构象，无需重新训练即可集成。

Angxiao, Yue · 罗迪新 · Xu, Hongteng

2024

技术优势

只需一行代码集成

模块封装为即插即用，现有模型无需修改架构，直接替换消息传递层即可。

计算开销小

四元数操作经过加速优化，集成后几乎不增加额外计算负担。

能区分键扭转构象

模块输出对全局旋转不变但对局部键扭转敏感，使模型能区分因键扭转产生的不同构象。

应用场景

• 分子性质预测：插入QMP后模型构象区分能力提升，预测更准。
• 分子构象分析：QMP提供键扭转敏感的特征，帮助分析构象差异。
• 计算化学软件：作为即插即用库，可集成到现有计算化学软件中增强模型。
• AI for Science：为分子表示学习提供新模块，提升AI模型在科学任务上的表现。