EquiHGNN: Scalable Rotationally Equivariant Hypergraph Neural Networks

分子间的相互作用常常涉及传统基于图的模型（仅限于成对连接）无法完全捕捉的高阶关系。超图通过允许多路交互自然地扩展了图结构，因此非常适合用于建模复杂的分子系统。在本文中，我们引入了 EquiHGNN，这是一个等变超图神经网络框架，它通过整合具有对称性感知的表示方法来提升分子建模的能力。通过强制实施与相关变换群的等变性，我们的方法能够保留几何和拓扑特性，从而生成更稳健且物理意义更强的表示。我们研究了一系列等变架构，并证明了集成对称性约束能够在大规模分子数据集上显著提高性能。针对大小分子的实验表明，对于小分子，高阶相互作用带来的收益有限，但对于大分子，其表现始终优于二维图结构。此外，在这些高阶结构中加入几何特征可以进一步提升性能，这突显了空间信息在分子学习中的重要性。我们的源代码可在以下地址获取：https://github.com/HySonLab/EquiHGNN/

该论文试图解决传统图神经网络在分子建模中无法充分捕捉高阶相互作用的问题，尤其是对于大型分子系统。这是一个重要的问题，因为高阶相互作用在复杂分子系统中起着关键作用。

论文提出了一种名为EquiHGNN的框架，利用超图（hypergraph）来表示分子中的多路交互，并通过引入等变性（equivariance）约束来保持几何和拓扑特性。相比传统的图模型，这种方法能够更好地捕捉高阶关系，并结合对称性信息，从而生成更物理意义明确的表示。

实验表明，高阶交互对小型分子的作用有限，但在大型分子上显著优于二维图模型。此外，加入几何特征进一步提升了性能，强调了空间信息的重要性。论文提供了开源代码（https://github.com/HySonLab/EquiHGNN），为后续研究提供了便利。未来可以探索更多复杂的分子系统以及更高阶的交互模式。

相关研究包括：1) 使用图神经网络进行分子性质预测的工作，如MPNN（Message Passing Neural Networks）；2) 集成几何信息的模型，如SchNet、DimeNet；3) 等变图神经网络的研究，例如EGNN（Equivariant Graph Neural Networks）；4) 超图在其他领域（如社交网络分析）的应用，如HyperGCN。这些工作共同推动了分子建模技术的进步。