論文の概要: Holistic chemical evaluation reveals pitfalls in reaction prediction models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09004v1
• Date: Thu, 14 Dec 2023 14:54:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-15 21:38:31.528044
• Title: Holistic chemical evaluation reveals pitfalls in reaction prediction models
• Title（参考訳）: 反応予測モデルにおける落とし穴の全体化学評価
• Authors: Victor Sabanza Gil, Andres M. Bran, Malte Franke, Remi Schlama, Jeremy S. Luterbacher, Philippe Schwaller
• Abstract要約: 本稿では, より総合的な評価をめざして, 現状のアプローチに基づく新たな評価手法を提案する。 ChoRISOは、化学的に関連するシナリオを再現するために、複数の調整された分割と共に、キュレートされたデータセットである。 私たちの研究は、最終的に化学発見を加速できる堅牢な予測モデルへの道を開いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3065062372337749
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The prediction of chemical reactions has gained significant interest within the machine learning community in recent years, owing to its complexity and crucial applications in chemistry. However, model evaluation for this task has been mostly limited to simple metrics like top-k accuracy, which obfuscates fine details of a model's limitations. Inspired by progress in other fields, we propose a new assessment scheme that builds on top of current approaches, steering towards a more holistic evaluation. We introduce the following key components for this goal: CHORISO, a curated dataset along with multiple tailored splits to recreate chemically relevant scenarios, and a collection of metrics that provide a holistic view of a model's advantages and limitations. Application of this method to state-of-the-art models reveals important differences on sensitive fronts, especially stereoselectivity and chemical out-of-distribution generalization. Our work paves the way towards robust prediction models that can ultimately accelerate chemical discovery.
• Abstract（参考訳）: 近年、化学反応の予測は、その複雑さと化学における重要な応用により、機械学習コミュニティで大きな関心を集めている。 しかし、このタスクのモデル評価は、主にトップk精度のような単純なメトリクスに限られており、モデルの制限の詳細な詳細を曖昧にしている。 他の分野の進歩に触発されて、より総合的な評価に向けて、現在のアプローチの上に構築する新しい評価手法を提案する。 CHORISOは、化学的に関係のあるシナリオを再現するための複数の調整された分割を伴う、キュレートされたデータセットであり、モデルの利点と制限の全体像を提供するメトリクスの集合である。 この手法の最先端モデルへの応用は、特に立体選択性と化学分布の一般化において重要な違いを示す。 私たちの研究は、最終的に化学発見を加速できる堅牢な予測モデルへの道を開いた。

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