論文の概要: Physics-Constrained Predictive Molecular Latent Space Discovery with Graph Scattering Variational Autoencoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.13878v2
• Date: Thu, 11 Feb 2021 09:18:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 06:56:21.088015
• Title: Physics-Constrained Predictive Molecular Latent Space Discovery with Graph Scattering Variational Autoencoder
• Title（参考訳）: グラフ散乱変分オートエンコーダを用いた物理制約付き予測分子潜時空間探索
• Authors: Navid Shervani-Tabar, Nicholas Zabaras
• Abstract要約: 我々は小データ構造における変分推論とグラフ理論に基づく分子生成モデルを開発する。 モデルの性能は、所望の目的特性を持つ分子を生成することによって評価される。
• 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: Recent advances in artificial intelligence have propelled the development of innovative computational materials modeling and design techniques. Generative deep learning models have been used for molecular representation, discovery, and design. In this work, we assess the predictive capabilities of a molecular generative model developed based on variational inference and graph theory in the small data regime. Physical constraints that encourage energetically stable molecules are proposed. The encoding network is based on the scattering transform with adaptive spectral filters to allow for better generalization of the model. The decoding network is a one-shot graph generative model that conditions atom types on molecular topology. A Bayesian formalism is considered to capture uncertainties in the predictive estimates of molecular properties. The model's performance is evaluated by generating molecules with desired target properties.
• Abstract（参考訳）: 最近の人工知能の進歩は、革新的な計算材料モデリングと設計技術の発展を促している。 生成的ディープラーニングモデルは、分子の表現、発見、設計に使われている。 本研究では,小データ領域における変動推論とグラフ理論に基づく分子生成モデルの予測能力を評価する。 エネルギー的に安定な分子を促進する物理的制約が提案されている。 符号化ネットワークは、適応スペクトルフィルタを用いた散乱変換に基づいており、モデルをより一般化することができる。 デコードネットワークは1ショットグラフ生成モデルであり、分子トポロジー上で原子タイプを条件付ける。 ベイズ形式論は分子特性の予測的推定における不確かさを捉えていると考えられている。 モデルの性能は、所望のターゲット特性を持つ分子を生成することによって評価される。

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