論文の概要: Cloud-Based Real-Time Molecular Screening Platform with MolFormer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06665v1
• Date: Sat, 13 Aug 2022 14:43:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-16 14:14:25.167267
• Title: Cloud-Based Real-Time Molecular Screening Platform with MolFormer
• Title（参考訳）: MolFormerによるクラウドベースのリアルタイム分子スクリーニングプラットフォーム
• Authors: Brian Belgodere, Vijil Chenthamarakshan, Payel Das, Pierre Dognin, Toby Kurien, Igor Melnyk, Youssef Mroueh, Inkit Padhi, Mattia Rigotti, Jarret Ross, Yair Schiff, Richard A. Young
• Abstract要約: ユーザが関心の分子を仮想的にスクリーニングできるクラウドベースのリアルタイムプラットフォームを提示する。 この目的のために、最近提案されたMolFormerと呼ばれる大規模化学言語モデルから推論された分子埋め込みを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.651262754055985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the prospect of automating a number of chemical tasks with high fidelity, chemical language processing models are emerging at a rapid speed. Here, we present a cloud-based real-time platform that allows users to virtually screen molecules of interest. For this purpose, molecular embeddings inferred from a recently proposed large chemical language model, named MolFormer, are leveraged. The platform currently supports three tasks: nearest neighbor retrieval, chemical space visualization, and property prediction. Based on the functionalities of this platform and results obtained, we believe that such a platform can play a pivotal role in automating chemistry and chemical engineering research, as well as assist in drug discovery and material design tasks. A demo of our platform is provided at \url{www.ibm.biz/molecular_demo}.
• Abstract（参考訳）: 高い忠実度で多くの化学タスクを自動化する見込みがあるため、化学言語処理モデルが急速に登場している。 ここでは,ユーザが関心のある分子を仮想的に表示できるクラウドベースのリアルタイムプラットフォームを提案する。 この目的のために、最近提案されたMolFormerと呼ばれる大規模化学言語モデルから推論された分子埋め込みを利用する。 プラットフォームは現在、近隣の検索、化学空間の可視化、プロパティ予測の3つのタスクをサポートしている。 このプラットフォームの機能と結果に基づいて、このようなプラットフォームは化学や化学工学研究の自動化において重要な役割を担い、薬物発見や材料設計のタスクを支援することができると信じている。 プラットフォームのデモは \url{www.ibm.biz/molecular_demo} で公開されている。

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