論文の概要: Autofocused oracles for model-based design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.08052v2
- Date: Sat, 24 Oct 2020 23:32:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-21 12:48:36.889401
- Title: Autofocused oracles for model-based design
- Title(参考訳): モデルベース設計のためのオートフォーカスオークル
- Authors: Clara Fannjiang and Jennifer Listgarten
- Abstract要約: 非ゼロサムゲームとしてデータ駆動設計問題を定式化する。
設計アルゴリズムが進むにつれて回帰モデルを再訓練するための原則的戦略を開発する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.22379888383833
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Data-driven design is making headway into a number of application areas,
including protein, small-molecule, and materials engineering. The design goal
is to construct an object with desired properties, such as a protein that binds
to a therapeutic target, or a superconducting material with a higher critical
temperature than previously observed. To that end, costly experimental
measurements are being replaced with calls to high-capacity regression models
trained on labeled data, which can be leveraged in an in silico search for
design candidates. However, the design goal necessitates moving into regions of
the design space beyond where such models were trained. Therefore, one can ask:
should the regression model be altered as the design algorithm explores the
design space, in the absence of new data? Herein, we answer this question in
the affirmative. In particular, we (i) formalize the data-driven design problem
as a non-zero-sum game, (ii) develop a principled strategy for retraining the
regression model as the design algorithm proceeds---what we refer to as
autofocusing, and (iii) demonstrate the promise of autofocusing empirically.
- Abstract(参考訳): データ駆動設計は、タンパク質、小分子、材料工学など、多くの応用分野に進出している。
設計目標は、治療標的に結合するタンパク質や、以前に観測されたよりも高い臨界温度の超伝導材料など、望ましい性質を持つ物体を構築することである。
そのために、コストのかかる実験的な測定は、ラベル付きデータに基づいて訓練された高容量回帰モデルへの呼び出しに置き換えられている。
しかし、設計目標は、そのようなモデルが訓練された場所を超えて、デザイン空間の領域に移行する必要がある。
したがって、新しいデータがない場合、設計アルゴリズムが設計空間を探索するときに回帰モデルを変更すべきだろうか?
ここでは、この疑問を肯定的に答える。
特に私たちは
(i)非ゼロサムゲームとしてデータ駆動設計問題を定式化する。
(ii)回帰モデルを設計アルゴリズムとして再訓練するための原則的戦略--私たちがオートフォーカスと呼ぶもの-を開発し、
(iii)自己集中の約束を実証する。
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