論文の概要: Navigating the Maize: Cyclic and conditional computational graphs for molecular simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10064v2
• Date: Wed, 4 Sep 2024 12:28:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-07 03:56:02.590746
• Title: Navigating the Maize: Cyclic and conditional computational graphs for molecular simulation
• Title（参考訳）: トウモロコシをナビゲートする:分子シミュレーションのための周期および条件計算グラフ
• Authors: Thomas Löhr, Michele Assante, Michael Dodds, Lili Cao, Mikhail Kabeshov, Jon-Paul Janet, Marco Klähn, Ola Engkvist,
• Abstract要約: 多くの計算化学と分子シミュレーションの要素をグラフとして表すことができる。 本研究では,フローベースプログラミングの原理に基づいて,循環型および条件付きグラフのためのワークフローマネージャを開発する。 計算薬物設計における動的能動的学習課題におけるツールの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.416457150345412
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Many computational chemistry and molecular simulation workflows can be expressed as graphs. This abstraction is useful to modularize and potentially reuse existing components, as well as provide parallelization and ease reproducibility. Existing tools represent the computation as a directed acyclic graph (DAG), thus allowing efficient execution by parallelization of concurrent branches. These systems can, however, generally not express cyclic and conditional workflows. We therefore developed Maize, a workflow manager for cyclic and conditional graphs based on the principles of flow-based programming. By running each node of the graph concurrently in separate processes and allowing communication at any time through dedicated inter-node channels, arbitrary graph structures can be executed. We demonstrate the effectiveness of the tool on a dynamic active learning task in computational drug design, involving the use of a small molecule generative model and an associated scoring system, and on a reactivity prediction pipeline using quantum-chemistry and semiempirical approaches.
• Abstract（参考訳）: 多くの計算化学と分子シミュレーションのワークフローはグラフとして表現できる。 この抽象化は,既存のコンポーネントのモジュール化と再利用,並列化と再現性の向上に有用だ。 既存のツールは、計算を有向非巡回グラフ(DAG)として表現し、並列ブランチの並列化による効率的な実行を可能にする。 しかしながら、これらのシステムは概して循環的および条件的ワークフローを表現できない。 そこで我々は,フローベースプログラミングの原理に基づいて,循環グラフと条件グラフのワークフローマネージャMaizeを開発した。 グラフの各ノードを別々のプロセスで同時に実行し、専用のノード間チャネルを介していつでも通信できるようにすることで、任意のグラフ構造を実行できる。 本稿では, 小分子生成モデルと関連するスコアリングシステムと, 量子化学および半経験的アプローチを用いた反応性予測パイプラインを併用した, 計算薬物設計における動的能動学習タスクにおけるツールの有効性を実証する。

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