Symphony: Symmetry-Equivariant Point-Centered Spherical Harmonics for Molecule Generation

我们提出了Symphony，这是一个$E(3)$等变自回归生成模型，用于通过分子片段迭代地构建分子的三维几何形态。现有的自回归模型，如G-SchNet和G-SphereNet，利用旋转不变特征来尊重分子的三维对称性。相比之下，Symphony使用高阶$E(3)$等变特征的信息传递。这允许通过球谐信号的概率分布的新颖表示来高效地建模分子的三维几何形态。我们展示了Symphony能够准确地生成QM9数据集中的小分子，优于现有的自回归模型，并接近扩散模型的性能。

论文试图通过提出Symphony模型来解决分子几何结构生成的问题。这是否是一个新问题？

Symphony模型使用了高阶的E(3)-等变特征来进行消息传递，从而有效地对分子的三维几何结构进行建模。相比当前领域的研究，Symphony模型的关键思路是使用了更高阶的等变特征。

论文在QM9数据集上展示了Symphony模型的性能，证明了其可以准确地生成小分子。此外，论文还比较了Symphony模型与现有的自回归模型和扩散模型的性能，并证明Symphony模型的性能优于自回归模型，接近扩散模型。论文提供了开源代码。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究。例如：G-SchNet和G-SphereNet等自回归模型，以及DiffNet和CGCNN等扩散模型。