論文の概要: Active Deep Kernel Learning of Molecular Properties: Realizing Dynamic Structural Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01234v2
• Date: Wed, 16 Jul 2025 15:38:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-17 19:00:10.962384
• Title: Active Deep Kernel Learning of Molecular Properties: Realizing Dynamic Structural Embeddings
• Title（参考訳）: 分子特性のアクティブディープカーネル学習:動的構造埋め込みの実現
• Authors: Ayana Ghosh, Maxim Ziatdinov, Sergei V. Kalinin,
• Abstract要約: 本稿では,Deep Kernel Learning (DKL) を用いた分子探索のための能動的学習手法を提案する。 DKLは構造的な埋め込みを直接プロパティにリンクし、関連するプロパティ情報を優先順位付けする組織化された潜在空間を作成する。 埋め込みベクターを標的特性に合わせて反復的に再計算することにより、DKLは重要な分子特性を表す集中した最大値を発見し、イノベーションの可能性を秘めた未探索領域を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.26716003713321473
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As vast databases of chemical identities become increasingly available, the challenge shifts to how we effectively explore and leverage these resources to study molecular properties. This paper presents an active learning approach for molecular discovery using Deep Kernel Learning (DKL), demonstrated on the QM9 dataset. DKL links structural embeddings directly to properties, creating organized latent spaces that prioritize relevant property information. By iteratively recalculating embedding vectors in alignment with target properties, DKL uncovers concentrated maxima representing key molecular properties and reveals unexplored regions with potential for innovation. This approach underscores DKL's potential in advancing molecular research and discovery.
• Abstract（参考訳）: 化学アイデンティティの膨大なデータベースが利用可能になるにつれて、これらの資源を効果的に探索し、活用して分子特性を研究する方法にシフトする。 本稿では,Deep Kernel Learning (DKL) を用いた分子探索のための能動的学習手法を提案する。 DKLは構造的な埋め込みを直接プロパティにリンクし、関連するプロパティ情報を優先順位付けする組織化された潜在空間を作成する。 埋め込みベクターを標的特性に合わせて反復的に再計算することにより、DKLは重要な分子特性を表す集中した最大値を発見し、イノベーションの可能性を秘めた未探索領域を明らかにする。 このアプローチは、分子研究と発見の進展におけるDKLの可能性を強調している。

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