論文の概要: Bidirectional Generation of Structure and Properties Through a Single Molecular Foundation Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10590v4
• Date: Wed, 12 Jul 2023 04:34:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-13 20:04:58.910506
• Title: Bidirectional Generation of Structure and Properties Through a Single Molecular Foundation Model
• Title（参考訳）: 単一分子基盤モデルによる構造と物性の双方向生成
• Authors: Jinho Chang and Jong Chul Ye
• Abstract要約: 本稿では, 構造と生化学的性質を組み込んだ, 新規なマルチモーダル分子事前学習モデルを提案する。 提案するデータハンドリングおよびトレーニング目的のモデルパイプラインは、共通埋め込み空間における構造/プロパティの特徴を整合させる。 これらのコントリビューションは相乗的知識を生み出し、単一のモデルでマルチモーダルと非モーダルの両方の下流タスクに取り組むことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.60174246341653
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent success of large foundation models in artificial intelligence has prompted the emergence of chemical pre-trained models. Despite the growing interest in large molecular pre-trained models that provide informative representations for downstream tasks, attempts for multimodal pre-training approaches on the molecule domain were limited. To address this, we present a novel multimodal molecular pre-trained model that incorporates the modalities of structure and biochemical properties, drawing inspiration from recent advances in multimodal learning techniques. Our proposed model pipeline of data handling and training objectives aligns the structure/property features in a common embedding space, which enables the model to regard bidirectional information between the molecules' structure and properties. These contributions emerge synergistic knowledge, allowing us to tackle both multimodal and unimodal downstream tasks through a single model. Through extensive experiments, we demonstrate that our model shows remarkable capabilities in solving various meaningful chemical challenges, including conditional molecule generation, property prediction, molecule classification, and reaction prediction.
• Abstract（参考訳）: 最近の人工知能における大規模基礎モデルの成功は、化学前訓練モデルの出現を促した。 下流タスクに情報表現を提供する大規模な分子事前学習モデルへの関心が高まったが、分子領域におけるマルチモーダル事前学習アプローチの試みは制限された。 そこで本研究では, 構造と生化学的性質のモダリティを組み込んだマルチモーダル分子事前学習モデルを提案し, マルチモーダル学習技術の最近の進歩から着想を得た。 提案するデータハンドリングおよびトレーニング目的のモデルパイプラインは、共通埋め込み空間における構造/プロパティの特徴を整合させ、分子の構造と性質の間の双方向情報をモデルが考慮できるようにする。 これらのコントリビューションは相乗的知識を生み出し、単一のモデルでマルチモーダルと非モーダルの両方の下流タスクに取り組むことができる。 実験により, 条件付き分子生成, 特性予測, 分子分類, 反応予測など, 種々の有意義な化学的課題を解く上で, 本モデルが有益であることを示す。

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