Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-Constraint Molecular Generation using Sparsely Labelled Training Data for Localized High-Concentration Electrolyte Diluent Screening

論文の概要: Multi-Constraint Molecular Generation using Sparsely Labelled Training Data for Localized High-Concentration Electrolyte Diluent Screening

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04814v1
Date: Thu, 12 Jan 2023 04:58:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-13 14:20:16.071200
Title: Multi-Constraint Molecular Generation using Sparsely Labelled Training Data for Localized High-Concentration Electrolyte Diluent Screening
Title（参考訳）: 局所高濃度電解質希釈スクリーニングのためのスパースラベリングトレーニングデータを用いた多拘束分子生成
Authors: Jonathan P. Mailoa, Xin Li, Jiezhong Qiu, Shengyu Zhang
Abstract要約: 本稿では,完全にラベル付けされた分子特性学習データのみで動作する半教師付き変分自動エンコーダ(SSVAE)モデルをどう修正するかを示す。本研究では,複数の公開可能な分子特性データベースから学習したデータセット上で,複数の制約を課した分子生成におけるConGenの性能を評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.133946898575395
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Recently, machine learning methods have been used to propose molecules with desired properties, which is especially useful for exploring large chemical spaces efficiently. However, these methods rely on fully labelled training data, and are not practical in situations where molecules with multiple property constraints are required. There is often insufficient training data for all those properties from publicly available databases, especially when ab-initio simulation or experimental property data is also desired for training the conditional molecular generative model. In this work, we show how to modify a semi-supervised variational auto-encoder (SSVAE) model which only works with fully labelled and fully unlabelled molecular property training data into the ConGen model, which also works on training data that have sparsely populated labels. We evaluate ConGen's performance in generating molecules with multiple constraints when trained on a dataset combined from multiple publicly available molecule property databases, and demonstrate an example application of building the virtual chemical space for potential Lithium-ion battery localized high-concentration electrolyte (LHCE) diluents.
Abstract（参考訳）: 近年,大規模化学空間の探索に特に有用である,所望の特性を持つ分子の探索に機械学習手法が用いられている。しかし、これらの方法は完全なラベル付きトレーニングデータに依存しており、複数の特性制約のある分子を必要とする状況では実用的ではない。特に条件付き分子生成モデルの訓練にab-initioシミュレーションや実験的特性データが望まれる場合には、公開データベースから得られる全ての特性のトレーニングデータが不十分であることが多い。本稿では,半教師付き変分オートエンコーダ(ssvae)モデルを,完全にラベル付きで完全にラベル付されていない分子特性トレーニングデータのみをcongenモデルに修正する方法を示す。本研究では,複数の利用可能な分子特性データベースから組み合わせたデータセット上で,複数の制約のある分子を生成することにおけるcongenの性能を評価し,リチウムイオン電池局所化高濃度電解質 (lhce) 用仮想化学空間の構築例を示す。

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