論文の概要: Re-evaluating Retrosynthesis Algorithms with Syntheseus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19796v3
• Date: Fri, 6 Sep 2024 17:55:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-09 20:53:23.506461
• Title: Re-evaluating Retrosynthesis Algorithms with Syntheseus
• Title（参考訳）: 合成を用いた再合成アルゴリズムの再評価
• Authors: Krzysztof Maziarz, Austin Tripp, Guoqing Liu, Megan Stanley, Shufang Xie, Piotr Gaiński, Philipp Seidl, Marwin Segler,
• Abstract要約: 本稿では,Syntheseusと呼ばれる広範なベンチマークフレームワークを備えた合成計画ライブラリを提案する。 我々は, 過去のレトロシンセシスアルゴリズムを再評価することにより, 合成能力を示す。 この領域における今後の作業に関するガイダンスを最後に、コミュニティに合成計画のベンチマークを改善する方法についての議論を呼びかけます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.384695742156152
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automated Synthesis Planning has recently re-emerged as a research area at the intersection of chemistry and machine learning. Despite the appearance of steady progress, we argue that imperfect benchmarks and inconsistent comparisons mask systematic shortcomings of existing techniques, and unnecessarily hamper progress. To remedy this, we present a synthesis planning library with an extensive benchmarking framework, called syntheseus, which promotes best practice by default, enabling consistent meaningful evaluation of single-step models and multi-step planning algorithms. We demonstrate the capabilities of syntheseus by re-evaluating several previous retrosynthesis algorithms, and find that the ranking of state-of-the-art models changes in controlled evaluation experiments. We end with guidance for future works in this area, and call the community to engage in the discussion on how to improve benchmarks for synthesis planning.
• Abstract（参考訳）: 自動合成計画(Automated Synthesis Planning)は、最近、化学と機械学習の交差する研究領域として再登場した。 着実な進歩の出現にもかかわらず、不完全なベンチマークと矛盾した比較は既存の技術の体系的な欠点を隠蔽し、必然的に進歩を妨げていると論じる。 そこで本稿では,Syntheseusと呼ばれる広範囲なベンチマークフレームワークを備えた合成計画ライブラリを提案する。 本研究では, 過去のレトロシンセシスアルゴリズムを再評価することにより, 合成の能力を実証し, 制御された評価実験において, 最先端モデルのランキングが変化することを示した。 この領域における今後の作業に関するガイダンスを最後に、コミュニティに合成計画のベンチマークを改善する方法についての議論を呼びかけます。

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