論文の概要: Mol-AIR: Molecular Reinforcement Learning with Adaptive Intrinsic Rewards for Goal-directed Molecular Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.20109v1
- Date: Fri, 29 Mar 2024 10:44:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-01 15:54:04.666624
- Title: Mol-AIR: Molecular Reinforcement Learning with Adaptive Intrinsic Rewards for Goal-directed Molecular Generation
- Title（参考訳）: Mol-AIR: ゴール指向分子生成のための適応型内因性逆流を用いた分子強化学習
- Authors: Jinyeong Park, Jaegyoon Ahn, Jonghwan Choi, Jibum Kim,
- Abstract要約: Mol-AIRは、ゴール指向分子生成のための適応型固有報酬を用いた強化学習ベースのフレームワークである。
ベンチマークテストでは、Moll-AIRは所望の特性を持つ分子を生成する既存のアプローチよりも優れた性能を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Optimizing techniques for discovering molecular structures with desired properties is crucial in artificial intelligence(AI)-based drug discovery. Combining deep generative models with reinforcement learning has emerged as an effective strategy for generating molecules with specific properties. Despite its potential, this approach is ineffective in exploring the vast chemical space and optimizing particular chemical properties. To overcome these limitations, we present Mol-AIR, a reinforcement learning-based framework using adaptive intrinsic rewards for effective goal-directed molecular generation. Mol-AIR leverages the strengths of both history-based and learning-based intrinsic rewards by exploiting random distillation network and counting-based strategies. In benchmark tests, Mol-AIR demonstrates superior performance over existing approaches in generating molecules with desired properties without any prior knowledge, including penalized LogP, QED, and celecoxib similarity. We believe that Mol-AIR represents a significant advancement in drug discovery, offering a more efficient path to discovering novel therapeutics.
- Abstract（参考訳）: 望ましい性質を持つ分子構造を発見するための最適化技術は、人工知能(AI)に基づく薬物発見において不可欠である。
深層生成モデルと強化学習を組み合わせることは、特定の性質を持つ分子を生成するための効果的な戦略として現れている。
その可能性にもかかわらず、このアプローチは広大な化学空間を探索し、特定の化学的特性を最適化するのに効果がない。
これらの制約を克服するために,適応型固有報酬を用いた強化学習ベースのフレームワークであるMoll-AIRを提案する。
Mol-AIRは、ランダム蒸留ネットワークとカウントベースの戦略を活用することで、履歴ベースと学習ベースの本質的な報酬の両方の長所を活用する。
ベンチマークテストでは、Mol-AIRは、ペナル化LogP、QED、セロコキシブ類似性など、事前の知識を持たない所望の特性を持つ分子を生成する既存のアプローチよりも優れた性能を示す。
モル-AIRは薬物発見の著しい進歩であり、新しい治療法を発見するためのより効率的な道のりを提供すると我々は信じている。
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