MIPS: a Multimodal Infinite Polymer Sequence Pre-training Framework for Polymer Property Prediction

📄 arXiv: 2507.20326v1 📥 PDF

作者: Jiaxi Wang, Yaosen Min, Xun Zhu, Miao Li, Ji Wu

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-07-27

备注: 14 pages, 8 figures, accepted by ACM Multimedia 2025 (oral)

💡 一句话要点

提出MIPS框架以解决聚合物性质预测问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 聚合物性质预测 多模态融合 无限序列建模 图神经网络 空间信息提取 机器学习 材料科学

📋 核心要点

  1. 现有聚合物性质预测方法通常仅依赖单体，无法有效捕捉聚合物在聚合过程中的性质变化。
  2. 本文提出MIPS框架，通过无限单体序列表示聚合物，结合拓扑和空间信息进行全面建模。
  3. 实验结果显示，MIPS在八个聚合物性质预测任务中实现了最先进的性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

聚合物由重复的结构单元（单体）组成，是日常生活和工业中的基础材料。准确预测聚合物的性质对其设计、开发和应用至关重要。然而，现有方法通常仅通过单体表示聚合物，难以全面捕捉聚合物的性质变化。本文提出了一种多模态无限聚合物序列（MIPS）预训练框架，将聚合物表示为无限的单体序列，并整合拓扑和空间信息进行全面建模。通过实验验证，MIPS在八个不同的聚合物性质预测任务中表现出色，达到了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决聚合物性质预测中的不足，现有方法未能有效捕捉聚合物在聚合过程中的性质变化，导致预测精度低下。

核心思路：MIPS框架通过将聚合物表示为无限单体序列，结合拓扑和空间信息，提供了一种新的建模方式，以全面捕捉聚合物的性质。

技术框架：MIPS框架包括多个模块：拓扑信息建模（通过消息传递机制和图注意力机制）、空间信息提取（3D描述符）、以及跨模态融合机制，统一拓扑和空间信息。

关键创新：最重要的创新在于将消息传递机制和图注意力机制推广到无限聚合物序列，并提出了局部图注意力（LGA）替代全局图注意力，增强了模型的表达能力。

关键设计：在参数设置上，采用了“星连接”策略，并通过重复和位移不变性测试（RSIT）验证其鲁棒性。同时，针对单体侧链含环结构的问题，提出了骨架嵌入以增强模型能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在八个聚合物性质预测任务中，MIPS框架表现出色，达到了最先进的性能，具体提升幅度未明确说明，但相较于现有方法具有显著的优势，验证了其有效性和鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括新材料设计、聚合物合成优化及其在工业中的应用。MIPS框架的提出为聚合物性质预测提供了新的思路，能够加速材料科学研究的进展，推动新材料的开发与应用。

📄 摘要（原文）

Polymers, composed of repeating structural units called monomers, are fundamental materials in daily life and industry. Accurate property prediction for polymers is essential for their design, development, and application. However, existing modeling approaches, which typically represent polymers by the constituent monomers, struggle to capture the whole properties of polymer, since the properties change during the polymerization process. In this study, we propose a Multimodal Infinite Polymer Sequence (MIPS) pre-training framework, which represents polymers as infinite sequences of monomers and integrates both topological and spatial information for comprehensive modeling. From the topological perspective, we generalize message passing mechanism (MPM) and graph attention mechanism (GAM) to infinite polymer sequences. For MPM, we demonstrate that applying MPM to infinite polymer sequences is equivalent to applying MPM on the induced star-linking graph of monomers. For GAM, we propose to further replace global graph attention with localized graph attention (LGA). Moreover, we show the robustness of the "star linking" strategy through Repeat and Shift Invariance Test (RSIT). Despite its robustness, "star linking" strategy exhibits limitations when monomer side chains contain ring structures, a common characteristic of polymers, as it fails the Weisfeiler-Lehman~(WL) test. To overcome this issue, we propose backbone embedding to enhance the capability of MPM and LGA on infinite polymer sequences. From the spatial perspective, we extract 3D descriptors of repeating monomers to capture spatial information. Finally, we design a cross-modal fusion mechanism to unify the topological and spatial information. Experimental validation across eight diverse polymer property prediction tasks reveals that MIPS achieves state-of-the-art performance.