論文の概要: Deep Molecular Dreaming: Inverse machine learning for de-novo molecular
design and interpretability with surjective representations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09712v1
- Date: Thu, 17 Dec 2020 16:34:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-02 14:39:40.109242
- Title: Deep Molecular Dreaming: Inverse machine learning for de-novo molecular
design and interpretability with surjective representations
- Title（参考訳）: Deep Molecular Dreaming: Inverse Machine Learning for De-novo Molecular Design and Interpretability with surjective representations
- Authors: Cynthia Shen, Mario Krenn, Sagi Eppel, Alan Aspuru-Guzik
- Abstract要約: コンピュータビジョンを用いた勾配に基づく分子最適化手法PASITHEAを提案する。
ニューラルネットワークの学習プロセスを直接反転させることで勾配の利用を生かし、実際の化学特性を予測するために訓練される。
その結果は予備的ですが、逆トレーニング中の選択されたプロパティの分布の変化、PASITHEAの生存可能性を明確に示しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.433758865948252
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Computer-based de-novo design of functional molecules is one of the most
prominent challenges in cheminformatics today. As a result, generative and
evolutionary inverse designs from the field of artificial intelligence have
emerged at a rapid pace, with aims to optimize molecules for a particular
chemical property. These models 'indirectly' explore the chemical space; by
learning latent spaces, policies, distributions or by applying mutations on
populations of molecules. However, the recent development of the SELFIES string
representation of molecules, a surjective alternative to SMILES, have made
possible other potential techniques. Based on SELFIES, we therefore propose
PASITHEA, a direct gradient-based molecule optimization that applies
inceptionism techniques from computer vision. PASITHEA exploits the use of
gradients by directly reversing the learning process of a neural network, which
is trained to predict real-valued chemical properties. Effectively, this forms
an inverse regression model, which is capable of generating molecular variants
optimized for a certain property. Although our results are preliminary, we
observe a shift in distribution of a chosen property during inverse-training, a
clear indication of PASITHEA's viability. A striking property of inceptionism
is that we can directly probe the model's understanding of the chemical space
it was trained on. We expect that extending PASITHEA to larger datasets,
molecules and more complex properties will lead to advances in the design of
new functional molecules as well as the interpretation and explanation of
machine learning models.
- Abstract（参考訳）: コンピュータによる機能分子のデノボ設計は、今日の化学情報学における最も顕著な課題の1つである。
その結果、人工知能の分野からの生成的および進化的逆設計が急速に発展し、特定の化学的性質のために分子を最適化することを目指している。
これらのモデルは「間接的に」化学空間を探索し、潜伏空間、政策、分布を学習したり、分子の集団に突然変異を施すことで探索する。
しかし、SMILESの代替である分子のSELFIES文字列表現の最近の発展により、他の潜在的な技術が考えられるようになった。
そこで本研究では,SELFIESに基づく直進勾配に基づく分子最適化手法PASITHEAを提案する。
PASITHEAは、ニューラルネットワークの学習プロセスを直接反転させることで勾配の利用を利用する。
効果的に、これはある性質に最適化された分子変種を生成することができる逆回帰モデルを形成する。
結果は予備的ではあるが,パシテアの生存可能性を明確に示し,逆訓練中の選択された属性の分布の変化を観察した。
インセプション主義の驚くべき特性は、モデルがトレーニングした化学空間に対する理解を直接調査できることである。
PASITHEAをより大きなデータセット、分子、さらに複雑な性質に拡張することは、新しい機能分子の設計と機械学習モデルの解釈と説明につながると期待している。
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