論文の概要: Language models in molecular discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16235v1
• Date: Thu, 28 Sep 2023 08:19:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 15:40:43.128829
• Title: Language models in molecular discovery
• Title（参考訳）: 分子発見における言語モデル
• Authors: Nikita Janakarajan, Tim Erdmann, Sarath Swaminathan, Teodoro Laino, Jannis Born
• Abstract要約: 科学的言語モデル」は、小さな分子、タンパク質、またはポリマーで機能する。 化学において、言語モデルは分子発見サイクルの加速に寄与する。 我々は、貴重なオープンソースソフトウェア資産を強調し、科学言語モデリングの分野への参入障壁を低くする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.874893537471256
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The success of language models, especially transformer-based architectures, has trickled into other domains giving rise to "scientific language models" that operate on small molecules, proteins or polymers. In chemistry, language models contribute to accelerating the molecule discovery cycle as evidenced by promising recent findings in early-stage drug discovery. Here, we review the role of language models in molecular discovery, underlining their strength in de novo drug design, property prediction and reaction chemistry. We highlight valuable open-source software assets thus lowering the entry barrier to the field of scientific language modeling. Last, we sketch a vision for future molecular design that combines a chatbot interface with access to computational chemistry tools. Our contribution serves as a valuable resource for researchers, chemists, and AI enthusiasts interested in understanding how language models can and will be used to accelerate chemical discovery.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル、特にトランスフォーマーベースのアーキテクチャの成功は、小さな分子、タンパク質またはポリマーで機能する「科学的言語モデル」を生んだ他のドメインに波及した。 化学において、言語モデル(英: language model)は、初期の創薬における最近の発見が示すように、分子発見サイクルの加速に寄与する。 本稿では, 分子発見における言語モデルの役割を概観し, 薬物設計, 特性予測, 反応化学におけるその強みを概説する。 我々は、貴重なオープンソースソフトウェア資産を強調し、科学言語モデリングの分野への参入障壁を低くする。 最後に、チャットボットインターフェースと計算化学ツールへのアクセスを組み合わせた将来の分子設計のビジョンをスケッチする。 私たちの貢献は、研究者、化学者、AI愛好家にとって、言語モデルがどのようにして化学発見を加速するかを理解するための貴重なリソースとして役立ちます。

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