From Molecules to Materials: Pre-training Large Generalizable Models for Atomic Property Prediction
作者: Nima Shoghi, Adeesh Kolluru, John R. Kitchin, Zachary W. Ulissi, C. Lawrence Zitnick, Brandon M. Wood
分类: cs.LG
发布日期: 2023-10-25 (更新: 2024-05-06)
💡 一句话要点
提出联合多领域预训练方法以提升原子属性预测精度
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 原子属性预测 多领域预训练 机器学习 化学数据 模型泛化能力
📋 核心要点
- 现有的原子属性预测模型在不同化学领域之间的泛化能力有限，导致训练效果不佳。
- 本文提出的联合多领域预训练（JMP）方法，通过在多个数据集上同时训练，提升模型的泛化能力。
- 实验结果表明，JMP方法在40个任务中有34个达到了或超过了最优性能，平均提升59%。
📝 摘要（中文）
基础模型在自然语言处理和计算机视觉等领域取得了显著成功，但在原子属性预测方面的应用仍面临挑战。为此，本文提出了一种联合多领域预训练（JMP）策略，旨在同时在多个化学领域的数据集上进行监督预训练，将每个数据集视为多任务框架中的独立预训练任务。通过在约1.2亿个系统上进行训练，JMP在多项下游任务中表现出色，平均提升59%，并在40个任务中有34个达到了或超过了现有的最优性能。该研究展示了利用多样化数据的预训练策略在化学领域属性预测中的潜力，尤其是在数据稀缺的任务中。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决原子属性预测中模型在不同化学领域之间泛化能力不足的问题。现有方法通常在单一数据集上训练，导致模型在多领域应用时效果不佳。
核心思路：论文提出的联合多领域预训练（JMP）策略，通过同时在多个化学领域的数据集上进行训练，利用多样化的数据来增强模型的泛化能力。这样的设计使得模型能够学习到更丰富的特征，从而提升在不同任务上的表现。
技术框架：JMP的整体架构包括多个阶段：首先，收集来自不同化学领域的数据集（如OC20、OC22等），然后将这些数据集视为独立的预训练任务，最后在一个多任务学习框架下进行联合训练。
关键创新：JMP的主要创新在于其多领域联合训练的策略，区别于传统的单一数据集训练方法。这种方法能够有效利用不同领域的数据，提高模型的泛化能力和预测精度。
关键设计：在模型设计上，JMP采用了特定的损失函数和网络结构，以适应多任务学习的需求。具体的参数设置和训练策略经过精心设计，以确保模型在不同数据集上的表现均衡。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，JMP方法在40个任务中有34个达到了或超过了现有的最优性能，平均提升幅度达到59%。这一显著的性能提升证明了多领域预训练策略在原子属性预测中的有效性和潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括材料科学、化学合成和药物发现等。通过提高原子属性预测的准确性，JMP方法可以加速新材料的开发和优化，降低实验成本，推动科学研究的进展。未来，该方法有望在更多化学领域的应用中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Foundation models have been transformational in machine learning fields such as natural language processing and computer vision. Similar success in atomic property prediction has been limited due to the challenges of training effective models across multiple chemical domains. To address this, we introduce Joint Multi-domain Pre-training (JMP), a supervised pre-training strategy that simultaneously trains on multiple datasets from different chemical domains, treating each dataset as a unique pre-training task within a multi-task framework. Our combined training dataset consists of $\sim$120M systems from OC20, OC22, ANI-1x, and Transition-1x. We evaluate performance and generalization by fine-tuning over a diverse set of downstream tasks and datasets including: QM9, rMD17, MatBench, QMOF, SPICE, and MD22. JMP demonstrates an average improvement of 59% over training from scratch, and matches or sets state-of-the-art on 34 out of 40 tasks. Our work highlights the potential of pre-training strategies that utilize diverse data to advance property prediction across chemical domains, especially for low-data tasks. Please visit https://nima.sh/jmp for further information.