핵심 개념
EquiformerV2 outperforms previous methods on large-scale datasets, offering better speed-accuracy trade-offs and reduced computational costs.
초록
Equivariant Transformers like Equiformer have shown effectiveness in 3D atomistic systems.
EquiformerV2 introduces architectural improvements for higher-degree representations.
The model achieves superior performance on OC20 dataset, surpassing previous state-of-the-art methods.
EquiformerV2 demonstrates better data efficiency compared to GemNet-OC.
The paper compares EquiformerV2 with Equiformer on different datasets to analyze performance gains.
통계
EquiformerV2는 이전 최신 방법들을 9%의 힘, 4%의 에너지 향상으로 이긴다.
EquiformerV2는 DFT 계산에 필요한 계산량을 2배로 줄였다.
인용구
EquiformerV2는 이전 최신 방법들을 9%의 힘, 4%의 에너지 향상으로 이긴다.