論文の概要: Surrogate-Based Black-Box Optimization Method for Costly Molecular Properties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03522v1
• Date: Fri, 1 Oct 2021 15:28:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-10 09:17:18.378052
• Title: Surrogate-Based Black-Box Optimization Method for Costly Molecular Properties
• Title（参考訳）: コスト分子特性に対するサロゲート基ブラックボックス最適化法
• Authors: Jules Leguy, Thomas Cauchy, Beatrice Duval, Benoit Da Mota
• Abstract要約: 本稿では,サロゲートをベースとしたブラックボックス最適化手法を提案する。 提案手法は, 純粋にメタヒューリスティックなアプローチよりもはるかに高速に, 利害関係のコスト特性を最適化できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: AI-assisted molecular optimization is a very active research field as it is expected to provide the next-generation drugs and molecular materials. An important difficulty is that the properties to be optimized rely on costly evaluations. Machine learning methods are investigated with success to predict these properties, but show generalization issues on less known areas of the chemical space. We propose here a surrogate-based black box optimization method, to tackle jointly the optimization and machine learning problems. It consists in optimizing the expected improvement of the surrogate of a molecular property using an evolutionary algorithm. The surrogate is defined as a Gaussian Process Regression (GPR) model, learned on a relevant area of the search space with respect to the property to be optimized. We show that our approach can successfully optimize a costly property of interest much faster than a purely metaheuristic approach.
• Abstract（参考訳）: AIによる分子最適化は非常に活発な研究分野であり、次世代の医薬品や分子材料の提供が期待されている。 重要な困難は、最適化されるプロパティがコスト評価に依存することである。 機械学習手法はこれらの特性を予測するのに成功しているが、化学空間のあまり知られていない領域の一般化問題を示す。 そこで本研究では,サロゲートを用いたブラックボックス最適化手法を提案する。 進化的アルゴリズムを用いて分子特性のサロゲートの改善を最適化する。 シュロゲートはガウス過程回帰(GPR)モデルとして定義され、最適化されるプロパティに関して検索空間の関連領域で学習される。 提案手法は, 純粋にメタヒューリスティックなアプローチよりもはるかに高速に, 利害関係のコスト特性を最適化できることを示す。

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