論文の概要: Towards out-of-distribution generalizable predictions of chemical kinetics properties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03152v2
• Date: Mon, 4 Dec 2023 20:12:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 19:36:26.232706
• Title: Towards out-of-distribution generalizable predictions of chemical kinetics properties
• Title（参考訳）: 化学動力学特性の一般予測に向けて
• Authors: Zihao Wang, Yongqiang Chen, Yang Duan, Weijiang Li, Bo Han, James Cheng, Hanghang Tong
• Abstract要約: Out-Of-Distribution (OOD) の運動特性予測は一般化可能である必要がある。 本稿では,OODの運動特性予測を3つのレベル(構造,条件,機構)に分類する。 我々は、OOD設定における反応予測のための最先端MLアプローチと、速度論的特性予測問題における最先端グラフOOD手法をベンチマークするために、包括的なデータセットを作成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.15970601264632
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine Learning (ML) techniques have found applications in estimating chemical kinetic properties. With the accumulated drug molecules identified through "AI4drug discovery", the next imperative lies in AI-driven design for high-throughput chemical synthesis processes, with the estimation of properties of unseen reactions with unexplored molecules. To this end, the existing ML approaches for kinetics property prediction are required to be Out-Of-Distribution (OOD) generalizable. In this paper, we categorize the OOD kinetic property prediction into three levels (structure, condition, and mechanism), revealing unique aspects of such problems. Under this framework, we create comprehensive datasets to benchmark (1) the state-of-the-art ML approaches for reaction prediction in the OOD setting and (2) the state-of-the-art graph OOD methods in kinetics property prediction problems. Our results demonstrated the challenges and opportunities in OOD kinetics property prediction. Our datasets and benchmarks can further support research in this direction.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)技術は化学運動特性の推定に応用されている。 AI4drug discovery」によって同定された薬物分子の蓄積により、次に必須となるのは、高出力化学合成プロセスのためのAI駆動設計であり、未知の分子と未知の反応の性質を推定する。 この目的のために、運動学特性予測のための既存のMLアプローチは、out-Of-Distribution (OOD) の一般化が要求される。 本稿では,OODの運動特性予測を3つのレベル(構造,条件,機構)に分類し,その特異な側面を明らかにする。 本フレームワークでは,1)OOD設定における反応予測のための最先端MLアプローチと,2)動作特性予測問題における最先端グラフOOD手法をベンチマークするために,包括的なデータセットを作成する。 その結果,OOD特性予測の課題と可能性を示した。 私たちのデータセットとベンチマークは、この方向の研究をさらに支援できます。

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