Fugu-MT 論文翻訳(概要): GT4SD: Generative Toolkit for Scientific Discovery

論文の概要: GT4SD: Generative Toolkit for Scientific Discovery

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03928v1
Date: Fri, 8 Jul 2022 14:28:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-11 13:30:46.088060
Title: GT4SD: Generative Toolkit for Scientific Discovery
Title（参考訳）: GT4SD:科学発見のためのジェネレーティブツールキット
Authors: Matteo Manica, Joris Cadow, Dimitrios Christofidellis, Ashish Dave, Jannis Born, Dean Clarke, Yves Gaetan Nana Teukam, Samuel C. Hoffman, Matthew Buchan, Vijil Chenthamarakshan, Timothy Donovan, Hsiang Han Hsu, Federico Zipoli, Oliver Schilter, Giorgio Giannone, Akihiro Kishimoto, Lisa Hamada, Inkit Padhi, Karl Wehden, Lauren McHugh, Alexy Khrabrov, Payel Das, Seiji Takeda, and John R. Smith
Abstract要約: GT4SDは、科学者が科学的発見において仮説生成のために最先端の生成モデルを訓練し、使用することができるオープンソースのライブラリである。分子の発見や、標的タンパク質、オーミックプロファイル、足場距離、結合エネルギーなどの特性に基づく設計など、物質科学や薬物発見にまたがる様々な用途をサポートしている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.423712005625006
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: With the growing availability of data within various scientific domains, generative models hold enormous potential to accelerate scientific discovery at every step of the scientific method. Perhaps their most valuable application lies in the speeding up of what has traditionally been the slowest and most challenging step of coming up with a hypothesis. Powerful representations are now being learned from large volumes of data to generate novel hypotheses, which is making a big impact on scientific discovery applications ranging from material design to drug discovery. The GT4SD (https://github.com/GT4SD/gt4sd-core) is an extensible open-source library that enables scientists, developers and researchers to train and use state-of-the-art generative models for hypothesis generation in scientific discovery. GT4SD supports a variety of uses of generative models across material science and drug discovery, including molecule discovery and design based on properties related to target proteins, omic profiles, scaffold distances, binding energies and more.
Abstract（参考訳）: 様々な科学的領域でデータが利用可能になるにつれて、生成モデルは科学的手法のあらゆる段階において科学的発見を加速する大きな可能性を秘めている。おそらく、彼らの最も価値のある応用は、伝統的に最も遅く、最も難しい仮説のステップだったものをスピードアップすることだ。強力な表現は現在、大量のデータから学び、新しい仮説を生み出しており、物質設計から薬物発見まで、科学的な発見アプリケーションに大きな影響を与えている。 GT4SD(https://github.com/GT4SD/gt4sd-core)は、科学者、開発者、研究者が科学的発見における仮説生成のための最先端の生成モデルを訓練および使用できるようにする拡張可能なオープンソースライブラリである。 GT4SDは、ターゲットタンパク質、オーミックプロファイル、足場距離、結合エネルギーなどの特性に基づいた分子発見と設計を含む、物質科学および薬物発見における生成モデルの利用をサポートしている。

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