論文の概要: RLSynC: Offline-Online Reinforcement Learning for Synthon Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02671v3
• Date: Fri, 29 Mar 2024 14:36:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 20:36:47.839324
• Title: RLSynC: Offline-Online Reinforcement Learning for Synthon Completion
• Title（参考訳）: RLSynC: シントーン補完のためのオフラインオンライン強化学習
• Authors: Frazier N. Baker, Ziqi Chen, Daniel Adu-Ampratwum, Xia Ning,
• Abstract要約: セミテンプレート法におけるシントーン補完のためのオフラインオンライン強化学習法 RLSynC を開発した。 以上の結果から,RTSynCは14.9%の精度で,最先端のシントーン完成法より優れることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4999444543328293
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Retrosynthesis is the process of determining the set of reactant molecules that can react to form a desired product. Semi-template-based retrosynthesis methods, which imitate the reverse logic of synthesis reactions, first predict the reaction centers in the products, and then complete the resulting synthons back into reactants. We develop a new offline-online reinforcement learning method RLSynC for synthon completion in semi-template-based methods. RLSynC assigns one agent to each synthon, all of which complete the synthons by conducting actions step by step in a synchronized fashion. RLSynC learns the policy from both offline training episodes and online interactions, which allows RLSynC to explore new reaction spaces. RLSynC uses a standalone forward synthesis model to evaluate the likelihood of the predicted reactants in synthesizing a product, and thus guides the action search. Our results demonstrate that RLSynC can outperform state-of-the-art synthon completion methods with improvements as high as 14.9%, highlighting its potential in synthesis planning.
• Abstract（参考訳）: レトロ合成(Retro synthesis)は、反応可能な反応分子の集合が望ましい生成物を形成する過程である。 合成反応の逆論理を模倣する半テンポレートベースの逆合成法は、まず生成物の反応中心を予測し、その結果のシンソンを反応剤に戻す。 我々は,セミテンプレート法におけるシントーン補完のためのオフラインオンライン強化学習法 RLSynC を開発した。 RLSynCはシンソンに1つのエージェントを割り当て、それぞれがシンソンを完了させる。 RLSynCはオフライントレーニングエピソードとオンラインインタラクションの両方からポリシーを学び、RSynCは新しい反応空間を探索することができる。 RLSynCは、生成物を合成する際の予測された反応物質の可能性を評価するためにスタンドアロンの前方合成モデルを使用し、それによって作用探索を導く。 以上の結果から,RTSynCは14.9%の改善を達成し,合成計画の可能性を浮き彫りにした。

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