論文の概要: Gryffin: An algorithm for Bayesian optimization of categorical variables
informed by expert knowledge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.12127v2
- Date: Fri, 28 May 2021 22:47:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-19 21:32:09.377498
- Title: Gryffin: An algorithm for Bayesian optimization of categorical variables
informed by expert knowledge
- Title（参考訳）: gryffin:専門家知識によるカテゴリー変数のベイズ最適化アルゴリズム
- Authors: Florian H\"ase, Matteo Aldeghi, Riley J. Hickman, Lo\"ic M. Roch,
Al\'an Aspuru-Guzik
- Abstract要約: Gryffinは、専門家の知識によって駆動される分類変数の自律的な選択のためのフレームワークである。
物理化学記述子の形でドメイン知識を活用することで、グリフィンは有望な分子や物質の探索を著しく加速させることができる。
我々の結果は、Gryffinが最も単純な形式で、最先端のカテゴリー最適化アルゴリズムと競合していることを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Designing functional molecules and advanced materials requires complex design
choices: tuning continuous process parameters such as temperatures or flow
rates, while simultaneously selecting catalysts or solvents. To date, the
development of data-driven experiment planning strategies for autonomous
experimentation has largely focused on continuous process parameters despite
the urge to devise efficient strategies for the selection of categorical
variables. Here, we introduce Gryffin, a general purpose optimization framework
for the autonomous selection of categorical variables driven by expert
knowledge. Gryffin augments Bayesian optimization based on kernel density
estimation with smooth approximations to categorical distributions. Leveraging
domain knowledge in the form of physicochemical descriptors, Gryffin can
significantly accelerate the search for promising molecules and materials.
Gryffin can further highlight relevant correlations between the provided
descriptors to inspire physical insights and foster scientific intuition. In
addition to comprehensive benchmarks, we demonstrate the capabilities and
performance of Gryffin on three examples in materials science and chemistry:
(i) the discovery of non-fullerene acceptors for organic solar cells, (ii) the
design of hybrid organic-inorganic perovskites for light harvesting, and (iii)
the identification of ligands and process parameters for Suzuki-Miyaura
reactions. Our results suggest that Gryffin, in its simplest form, is
competitive with state-of-the-art categorical optimization algorithms. However,
when leveraging domain knowledge provided via descriptors, Gryffin outperforms
other approaches while simultaneously refining this domain knowledge to promote
scientific understanding.
- Abstract（参考訳）: 機能分子や高度な材料の設計には、温度や流量などの連続的なプロセスパラメータを調整し、触媒や溶媒を同時に選択する、複雑な設計選択が必要である。
これまで、自律実験のためのデータ駆動実験計画戦略の開発は、カテゴリー変数の選択のための効率的な戦略を考案したいという衝動にもかかわらず、継続的なプロセスパラメータに重点を置いてきた。
本稿では,専門家知識によるカテゴリー変数の自律的選択のための汎用最適化フレームワークであるgryffinを紹介する。
Gryffinは、分類分布に対する滑らかな近似によるカーネル密度推定に基づくベイズ最適化を強化する。
物理化学的記述の形でドメイン知識を活用することで、グリフィンは有望な分子や物質の探索を著しく加速させることができる。
gryffinは、物理的洞察を刺激し、科学的直観を育むために提供される記述子間の関連関係をさらに強調することができる。
包括的なベンチマークに加えて,材料科学と化学の3つの例について,gryffinの能力と性能を実証する。
(i)有機太陽電池用非フルレレンアクセプターの発見
(二)光収穫のための有機-無機ハイブリッドペロブスカイトの設計、及び
(iii)鈴木-宮浦反応における配位子と過程パラメータの同定
以上の結果から,最も単純な形式であるグリフィンは,最先端の分類最適化アルゴリズムと競合関係にあることが示唆された。
しかしながら、記述子を介して提供されるドメイン知識を活用する場合、Gryffinは他のアプローチよりも優れ、同時にこのドメイン知識を洗練して科学的理解を促進する。
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