論文の概要: Copolymer Informatics with Multi-Task Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14174v1
• Date: Thu, 25 Mar 2021 23:28:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-29 12:30:56.796898
• Title: Copolymer Informatics with Multi-Task Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: マルチタスク深層ニューラルネットワークを用いた共重合インフォマティクス
• Authors: Christopher Kuenneth, William Schertzer, Rampi Ramprasad
• Abstract要約: コポリマーの性質予測の課題に取り組み、ホモポリマーを超えてポリマーインフォマティクスフレームワークを拡張します。 2つのモノマーのホモポリマーと共重合体のガラス転移、融解、分解温度の18,000以上のデータポイントを含む大きなデータセットを用いる。 開発されたモデルは、適切なデータが利用可能になったときに、よりコポリマー特性に正確、迅速、柔軟、スケーラブルです。
• 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: Polymer informatics tools have been recently gaining ground to efficiently and effectively develop, design, and discover new polymers that meet specific application needs. So far, however, these data-driven efforts have largely focused on homopolymers. Here, we address the property prediction challenge for copolymers, extending the polymer informatics framework beyond homopolymers. Advanced polymer fingerprinting and deep-learning schemes that incorporate multi-task learning and meta-learning are proposed. A large data set containing over 18,000 data points of glass transition, melting, and degradation temperature of homopolymers and copolymers of up to two monomers is used to demonstrate the copolymer prediction efficacy. The developed models are accurate, fast, flexible, and scalable to more copolymer properties when suitable data become available.
• Abstract（参考訳）: ポリマーインフォマティクスツールは最近、特定のアプリケーションのニーズを満たす新しいポリマーを効率的かつ効果的に開発、設計、発見するための基盤を築いている。 しかしこれまでのところ、これらのデータ駆動の取り組みはホモポリマーに重点を置いている。 本稿では,共重合体の特性予測問題に対処し,高分子情報化フレームワークをホモポリマーを超えて拡張する。 マルチタスク学習とメタ学習を取り入れた高度なポリマーフィンガープリントと深層学習手法を提案する。 2つのモノマーのホモポリマーと共重合体のガラス転移、融解、分解温度の18,000以上のデータを含む大きなデータセットを用いて、共重合予測の有効性を示す。 開発されたモデルは、適切なデータが利用可能になると正確で、高速で、柔軟で、スケーラブルで、より多くの共重合体の性質を持つ。

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