論文の概要: Multitask methods for predicting molecular properties from heterogeneous data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17898v2
• Date: Sat, 25 May 2024 03:10:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 07:54:38.253139
• Title: Multitask methods for predicting molecular properties from heterogeneous data
• Title（参考訳）: 不均一データから分子特性を予測するマルチタスク法
• Authors: Katharine Fisher, Michael Herbst, Youssef Marzouk,
• Abstract要約: マルチタスクガウス過程の回帰は、高価なデータソースと安価なデータソースの両方を活用することで制限を克服することを示した。 マルチタスクサロゲートは,データ生成コストを1桁以上削減し,CCレベルの精度で予測可能であることを報告した。 マルチタスクレグレッションは、既存のデータソースを機会的に活用することによって、データ生成コストをさらに削減するためのツールである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.27309692684728615
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data generation remains a bottleneck in training surrogate models to predict molecular properties. We demonstrate that multitask Gaussian process regression overcomes this limitation by leveraging both expensive and cheap data sources. In particular, we consider training sets constructed from coupled-cluster (CC) and density functional theory (DFT) data. We report that multitask surrogates can predict at CC-level accuracy with a reduction to data generation cost by over an order of magnitude. Of note, our approach allows the training set to include DFT data generated by a heterogeneous mix of exchange-correlation functionals without imposing any artificial hierarchy on functional accuracy. More generally, the multitask framework can accommodate a wider range of training set structures -- including full disparity between the different levels of fidelity -- than existing kernel approaches based on $\Delta$-learning, though we show that the accuracy of the two approaches can be similar. Consequently, multitask regression can be a tool for reducing data generation costs even further by opportunistically exploiting existing data sources.
• Abstract（参考訳）: データ生成は、分子特性を予測するために代理モデルを訓練する際のボトルネックである。 マルチタスクガウス過程の回帰は、高価なデータソースと安価なデータソースの両方を活用することで、この制限を克服することを実証する。 特に,結合クラスタ(CC)と密度汎関数理論(DFT)のデータから構築したトレーニングセットを検討する。 マルチタスクサロゲートは,データ生成コストを1桁以上削減し,CCレベルの精度で予測可能であることを報告した。 なお,本手法では,関数の精度に人工的階層を課すことなく,不均一な相互相関関数の混合によって生成されたDFTデータをトレーニングセットに含めることができる。 より一般的には、multitaskフレームワークは、$\Delta$-learningに基づく既存のカーネルアプローチと、異なるレベルの忠実さの完全な相違を含む、幅広いトレーニングセット構造に対応できるが、この2つのアプローチの正確性は似ていることを示している。 したがって、マルチタスク回帰は、既存のデータソースを機会的に活用することで、データ生成コストをさらに削減できるツールである。

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