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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于图神经网络和三维编码器的分子性质预测方法、系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116978483B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310948837.8，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权基于图神经网络和三维编码器的分子性质预测方法、系统是由杨洋;陶泉锦设计研发完成，并于2023-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络和三维编码器的分子性质预测方法、系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络和三维编码器的分子性质预测方法、系统，属于分子性质预测领域。本发明基于自监督学习、多任务学习、图神经网络和三维编码器的深度学习框架，能够实现获得给定分子的二维分子图和三维分子图，通过图神经网络与三维编码器，输出每个分子的二维视角表征与三维视角表征；通过自监督学习预测分子的键角和坐标噪声，采用一致性对齐提高不同视角的互信息，利用分类器预测分子性质；计算所有任务的损失以进行端到端训练。本发明通过分析分子在二维视角和三维视角的不同信息，通过增强分子不同视角的互信息，从而实现对分子性质的精准预测；同时，也可以大大降低标签数据的依赖性，提高模型的泛化能力和预测准确性。

本发明授权基于图神经网络和三维编码器的分子性质预测方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络和三维编码器的分子性质预测方法，其特征在于，包括： 获取原始分子描述符的二维分子图和三维分子图，并分别通过二维编码器和三维编码器获取二维视角表征和三维视角表征，表示如下： ； ； 其中，表示二维分子图和三维分子图中的节点集合，、表示二维分子图和三维分子图中的边集合，表示三维分子图中的扰动后的原子坐标集合，表示模型，作为三维编码器；所述的二维编码器采用图神经网络； 将二维视角表征和三维视角表征映射到同一空间，得到二维视角映射后的表征和三维视角映射后的表征；利用二维视角映射后的表征预测分子性质； 基于二维视角表征结果，采用键角预测的自监督方法，计算键角预测损失；基于三维视角表征结果，采用坐标噪声预测的自监督方法，计算坐标噪声预测损失；通过一致性对齐增强二维视角映射后的表征和三维视角映射后的表征的互信息，计算一致性对齐损失；基于分子性质预测结果，计算性质预测损失；联合全部损失，更新模型参数； 所述的键角预测损失，具体为： ； 其中，表示分子的键角预测损失，表示第i个键角的真实值，即标签；表示预测得到的第i个键角大小，为分子中键角的数量； 所述的坐标噪声预测损失，具体为： ； 其中，表示分子的坐标噪声预测损失，表示分子第i个原子第j个坐标的实际噪音，表示分子第i个原子第j个坐标的预测噪音，N为分子中原子的数量； 所述的一致性对齐损失，具体为： ； 其中，表示一致性对齐损失，表示相似度函数，表示分子在二维视角下映射后的表征，表示分子在三维视角下映射后的表征，表示分子在三维视角下映射后的表征，表示一致性辅助损失，表示温度系数，是一个超参数； 针对待预测的原始分子描述符，依次获取二维分子图、二维视角表征和二维视角映射后的表征，利用二维视角映射后的表征预测分子性质。

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