![nablaDFT molecular electronic structures dataset-image](https://cdn.cloud.ru/backend/images/datahub/molecules.png)
nablaDFT molecular electronic structures datasetБесплатно
Самый полный набор артефактов для задач физической химии
Other
Короткое описание
Набор артефактов включает в себя один из крупнейших датасетов молекул и их метаданных. Кроме того, в набор входит 4 модели для предсказания энергии молекулярных конформаций и 2 модели для предсказания DFT-гамильтониана. Комбинация перечисленных артефактов позволяет не только создавать ML-модели для решения задач физической химии, но и оценивать их эффективность.
Возможности
Датасет содержит результаты численного моделирования уравнения Шредингера для большого количества разнообразных молекул и их конформаций. Это позволяет разрабатывать и исследовать модели машинного обучения направленные на решение задач физической химии.
Фокус на медицинской химии позволяет применять предобученные модели в классических пайплайнах разработки новых лекарственных препаратов.
Преимущества
- Самый большой объем из открытых датасетов: более 1 млн. драг-лайк молекул и свыше 5 млн. конформаций.
- Широкий спектр доступных для предсказания свойств: энергия конформации, гамильтониан теории функционала плотности, матрица электронной плотности, дипольный момент, частичные заряды на атомах, HOMO-LUMO gap и др.
- В набор входят современные предобученные модели предсказания энергии конформации и электронных свойств молекул с высокой степенью точности.
- Различные типы тестовых подвыборок позволяют оценить генерализацию моделей как между различными конформациями, так и между различными хемотипами молекул.
Сценарии использования
- Разработка и тестирование новых моделей машинного обучения для задач физической химии.
- Использование предобученных моделей для задач поиска перспективных материалов и разработки новых лекарственных препаратов.
Инструкции по использованию
Скачайте датасет в хранилище платформы и запустите обучение моделей. Примеры работы с датасетом и запуском обучения https://github.com/AIRI-Institute/nablaDFT
Бенчмарк
- Предсказание DFT-гамильтониана.
- Предсказание энергии молекулярной конформации.
Ccылки
Обратная связь
Круглосуточная поддержка по телефону 8 800 444-24-99, почте support@cloud.ru и в Telegram