論文の概要: Accelerating Black-Box Molecular Property Optimization by Adaptively Learning Sparse Subspaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01398v1
• Date: Tue, 2 Jan 2024 18:34:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-04 15:59:02.607451
• Title: Accelerating Black-Box Molecular Property Optimization by Adaptively Learning Sparse Subspaces
• Title（参考訳）: スパース部分空間の適応学習によるブラックボックス分子特性最適化の高速化
• Authors: Farshud Sorourifar, Thomas Banker, Joel A. Paulson
• Abstract要約: 提案手法は,様々なベンチマークや実世界の問題において,既存のMPO手法よりも大幅に優れていることを示す。 具体的には,100ドル未満のクエリで100ドル以上の代替品の集合から,ほぼ最適分子を定期的に見つけることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Molecular property optimization (MPO) problems are inherently challenging since they are formulated over discrete, unstructured spaces and the labeling process involves expensive simulations or experiments, which fundamentally limits the amount of available data. Bayesian optimization (BO) is a powerful and popular framework for efficient optimization of noisy, black-box objective functions (e.g., measured property values), thus is a potentially attractive framework for MPO. To apply BO to MPO problems, one must select a structured molecular representation that enables construction of a probabilistic surrogate model. Many molecular representations have been developed, however, they are all high-dimensional, which introduces important challenges in the BO process -- mainly because the curse of dimensionality makes it difficult to define and perform inference over a suitable class of surrogate models. This challenge has been recently addressed by learning a lower-dimensional encoding of a SMILE or graph representation of a molecule in an unsupervised manner and then performing BO in the encoded space. In this work, we show that such methods have a tendency to "get stuck," which we hypothesize occurs since the mapping from the encoded space to property values is not necessarily well-modeled by a Gaussian process. We argue for an alternative approach that combines numerical molecular descriptors with a sparse axis-aligned Gaussian process model, which is capable of rapidly identifying sparse subspaces that are most relevant to modeling the unknown property function. We demonstrate that our proposed method substantially outperforms existing MPO methods on a variety of benchmark and real-world problems. Specifically, we show that our method can routinely find near-optimal molecules out of a set of more than $>100$k alternatives within 100 or fewer expensive queries.
• Abstract（参考訳）: 分子特性最適化(mpo)の問題は、離散的で非構造的な空間上で定式化され、ラベル付けプロセスには費用のかかるシミュレーションや実験が伴うため、本質的に困難である。 ベイズ最適化(bayesian optimization, bo)は、ノイズの多いブラックボックス目的関数(例えば、測定されたプロパティ値)の効率的な最適化のための強力なフレームワークであり、mpoにとって魅力的なフレームワークである。 BOをMPO問題に適用するには、確率的代理モデルの構築を可能にする構造的分子表現を選択する必要がある。 しかし、多くの分子表現が開発されているが、それらはすべて高次元であり、BO過程において重要な課題をもたらす。 この課題は近年、分子の笑顔やグラフ表現の低次元エンコーディングを教師なしで学習し、エンコードされた空間でboを実行することで解決されている。 本研究では,そのような手法が「行き詰まる」傾向があることを示し,符号化空間からプロパティ値への写像がガウス過程によって必ずしもうまくモデル化されるとは限らないことを仮定する。 我々は、数値的分子記述子と、未知の性質関数のモデル化に最も関係のあるスパース部分空間を迅速に識別できるスパース軸整合ガウス過程モデルを組み合わせた別のアプローチを議論する。 提案手法は,様々なベンチマークや実世界の問題において,既存のMPO法よりも大幅に優れていることを示す。 具体的には,100ドル未満のクエリで100ドル以上の代替品の集合から,ほぼ最適分子を定期的に見つけることができることを示す。

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