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申请/专利权人：北京望石智慧科技有限公司;北京望实智慧科技有限公司

摘要：本公开涉及人工智能技术领域，具体涉及二面角能量预测模型的训练方法和装置，方法公开了在训练二面角能量预测模型时，对用于训练的分子结构进行片段切分，得到二面角片段集合；基于二面角片段集合的第一片段子集，生成对应二面角片段样本集的第一样本子集；获取第一样本子集对应的特征矩阵集合的第一子集；采用二面角能量预测模型，根据特征矩阵集合的第一子集，生成对应特征矩阵集合的第一子集的第一预测能量值的集合，以及生成基于各个第一预测能量值与对应的标签能量值之间的差异确定的第一损失。本公开提升了二面角能量预测模型预测二面角片段的能量的准确性，并提升了训练完成的二面角能量预测模型的性能。

主权项：1.一种二面角能量预测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：在训练二面角能量预测模型时，对用于训练的分子结构进行片段切分，得到二面角片段集合；基于所述二面角片段集合的第一片段子集，生成二面角片段样本集的第一样本子集，所述二面角片段样本包括：表征构象集合、所述表征构象集合的标签能量值；获取所述第一样本子集对应的特征矩阵集合的第一子集，所述特征矩阵集合中的特征矩阵与所述二面角片段样本的表征构象集合相对应，所述特征矩阵中的特征与所述二面角片段样本的表征构象相对应；采用所述二面角能量预测模型，根据所述特征矩阵集合的第一子集，生成对应所述特征矩阵集合的第一子集的第一预测能量值的集合，以及生成基于各个第一预测能量值与对应的标签能量值之间的差异确定的第一损失，所述第一损失用于更新所述二面角能量预测模型的参数值；所述二面角能量预测模型包括依次连接的自注意力模块、展平层、深度神经网络模块，所述自注意力模块根据输入的特征矩阵，生成隐含各个表征构象之间关系的特征矩阵；其中，所述二面角片段样本的表征构象集合、所述表征构象集合的标签能量值，基于以下步骤确定：针对所述第一片段子集中的每一个目标二面角片段，执行样本生成步骤，包括：采样所述目标二面角片段对应的初始构象集合，所述初始构象指示目标二面角片段在三维空间中的排列；对所述初始构象集合中每个初始构象的二面角，间隔预设角度进行扫描，得到扩充构象集合；对所述扩充构象集合，在保持二面角不变的情况下，以生成预期数量的二面角构象为约束，进行构象的局部优化，得到预期数量的二面角构象中每个二面角构象所对应的候选构象，对于所述预期数量的二面角构象，将每个二面角构象所对应的候选构象中能量值最低的候选构象作为表征构象，得到所述目标二面角片段的表征构象集合，并记录所述表征构象集合的标签能量值。

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