論文の概要: GFlowNets for AI-Driven Scientific Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00615v2
• Date: Tue, 27 Jun 2023 12:10:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-28 17:39:33.514473
• Title: GFlowNets for AI-Driven Scientific Discovery
• Title（参考訳）: AI駆動科学発見のためのGFlowNets
• Authors: Moksh Jain, Tristan Deleu, Jason Hartford, Cheng-Hao Liu, Alex Hernandez-Garcia, Yoshua Bengio
• Abstract要約: 我々はGFlowNetsと呼ばれる新しい確率論的機械学習フレームワークを提案する。 GFlowNetsは、実験科学ループのモデリング、仮説生成、実験的な設計段階に適用できる。 我々は、GFlowNetsがAIによる科学的発見の貴重なツールになり得ると論じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.27219800878304
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tackling the most pressing problems for humanity, such as the climate crisis and the threat of global pandemics, requires accelerating the pace of scientific discovery. While science has traditionally relied on trial and error and even serendipity to a large extent, the last few decades have seen a surge of data-driven scientific discoveries. However, in order to truly leverage large-scale data sets and high-throughput experimental setups, machine learning methods will need to be further improved and better integrated in the scientific discovery pipeline. A key challenge for current machine learning methods in this context is the efficient exploration of very large search spaces, which requires techniques for estimating reducible (epistemic) uncertainty and generating sets of diverse and informative experiments to perform. This motivated a new probabilistic machine learning framework called GFlowNets, which can be applied in the modeling, hypotheses generation and experimental design stages of the experimental science loop. GFlowNets learn to sample from a distribution given indirectly by a reward function corresponding to an unnormalized probability, which enables sampling diverse, high-reward candidates. GFlowNets can also be used to form efficient and amortized Bayesian posterior estimators for causal models conditioned on the already acquired experimental data. Having such posterior models can then provide estimators of epistemic uncertainty and information gain that can drive an experimental design policy. Altogether, here we will argue that GFlowNets can become a valuable tool for AI-driven scientific discovery, especially in scenarios of very large candidate spaces where we have access to cheap but inaccurate measurements or to expensive but accurate measurements. This is a common setting in the context of drug and material discovery, which we use as examples throughout the paper.
• Abstract（参考訳）: 気候危機や世界的なパンデミックの脅威など、人類にとって最も差し迫った問題に取り組むためには、科学的発見のペースを早める必要がある。 科学は伝統的に試行錯誤やセレンディピティーに依存してきたが、過去数十年はデータ駆動の科学的発見が急増している。 しかし、大規模なデータセットと高スループットの実験的なセットアップを真に活用するためには、機械学習手法をさらに改良し、科学的発見パイプラインに統合する必要がある。 この文脈における現在の機械学習手法の重要な課題は、非常に大きな探索空間の効率的な探索である。 これはGFlowNetsと呼ばれる新しい確率論的機械学習フレームワークを動機付け、実験科学ループのモデリング、仮説生成、実験的な設計段階に適用することができる。 gflownetsは、非正規化確率に対応する報奨関数によって間接的に与えられた分布からサンプルを学習する。 GFlowNetsは、既に取得した実験データに条件付けされた因果モデルに対して、効率的で償却されたベイズ後部推定器を形成するためにも使用できる。 このような後続モデルを持つことで、認識の不確実性と情報ゲインの推定者が実験的な設計方針を推し進めることができる。 ここでは、GFlowNetsがAIによる科学的発見のための貴重なツールになり得る、と論じる。特に、安価だが不正確な測定や、高価で正確な測定にアクセスできる非常に大きな候補空間のシナリオでは。 これは薬物や物質の発見の文脈において一般的な設定であり、論文全体の例として使用しています。

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