CGCNN (Crystal Graph Convolutional Neural Networks)

▶ CGCNN (Crystal Graph Convolutional Neural Networks)

크리스탈 결정 구조를 사용하여, 분자의 구조와 특성을 예측하는 데 사용하는 딥러닝 기술 

 

전통적인 결정 구조 기반 머신러닝 방법보다 더 정확하다. 

결정 구조를 그래프로 표현하고, graph convolution 연산을 사용하여

각 원자의 환경을 특징 벡터로 변환한다. 

그리고 이것을 신경망에 입력하여 원자의 속성을 예측하는 방식으로 동작한다. 

 

latent energy (잠재 에너지), 전자 구조, 굴절률, 열전도 등 

다양한 물성을 예측하는 데 사용될 수 있다.