論文の概要: AugLiChem: Data Augmentation Library ofChemical Structures for Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.15112v1
• Date: Tue, 30 Nov 2021 04:07:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-02 03:59:58.115471
• Title: AugLiChem: Data Augmentation Library ofChemical Structures for Machine Learning
• Title（参考訳）: AugLiChem: 機械学習のための化学構造データ拡張ライブラリ
• Authors: Rishikesh Magar, Yuyang Wang, Cooper Lorsung, Chen Liang, Hariharan Ramasubramanian, Peiyuan Li and Amir Barati Farimani
• Abstract要約: AugLiChem: 化学構造のためのデータ拡張ライブラリ。 結晶系と分子の増進法が導入された。 拡張戦略を用いることで,MLモデルの性能が大幅に向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.864696894234715
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning (ML) has demonstrated the promise for accurate andefficient property prediction of molecules and crystalline materials. Todevelop highly accurate ML models for chemical structure property pre-diction, datasets with sufficient samples are required. However, obtainingclean and sufficient data of chemical properties can be expensive andtime-consuming, which greatly limits the performance of ML models.Inspired by the success of data augmentations in computer vision andnatural language processing, we developed AugLiChem: the data aug-mentation library for chemical structures. Augmentation methods forboth crystalline systems and molecules are introduced, which can beutilized for fingerprint-based ML models and Graph Neural Networks(GNNs). We show that using our augmentation strategies significantlyimproves the performance of ML models, especially when using GNNs.In addition, the augmentations that we developed can be used as adirect plug-in module during training and have demonstrated the effec-tiveness when implemented with different GNN models through theAugliChem library. The Python-based package for our implementa-tion of Auglichem: Data augmentation library for chemical structures,is publicly available at: https://github.com/BaratiLab/AugLiChem.1
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は分子や結晶材料の正確かつ効率的な特性予測の可能性を実証している。 化学構造特性プレディションのための高精度MLモデルを開発するためには、十分なサンプルを持つデータセットが必要である。 しかし,コンピュータビジョンと自然言語処理におけるデータ拡張の成功に触発されて,化学構造のためのデータオーグメンテーションライブラリ auglichem: the data aug-mentation library を開発した。 指紋ベースのMLモデルやグラフニューラルネットワーク(GNN)に利用することができる結晶系および分子の増強手法が導入された。 本稿では,GNN を用いた場合,ML モデルの性能が大幅に向上することを示すとともに,トレーニング中に直接プラグインモジュールとして利用し,異なる GNN モデルで AugliChem ライブラリを用いて実装した場合のエフェック・サイティング性を実証した。 Auglichemの実装のためのPythonベースのパッケージ: 化学構造のためのデータ拡張ライブラリは、https://github.com/BaratiLab/AugLiChem.1で公開されている。

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