ガラス状液体の表現を学習するための回転等変グラフニューラルネットワーク

回転等変グラフニューラルネットワークを用いることで、ガラス状液体の静的構造の堅牢な表現を学習し、動的性質の予測精度を大幅に向上させることができる。