論文の概要: Kinematics Modeling of Peroxy Free Radicals: A Deep Reinforcement Learning Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10010v1
- Date: Fri, 12 Apr 2024 05:51:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-17 21:08:17.983285
- Title: Kinematics Modeling of Peroxy Free Radicals: A Deep Reinforcement Learning Approach
- Title（参考訳）: ペルオキシフリーラジカルのキネマティクスモデリング--深層強化学習アプローチ
- Authors: Subhadarsi Nayak, Hrithwik Shalu, Joseph Stember,
- Abstract要約: 対流圏オゾンは喘息、気管支炎、肺機能障害などの健康問題と関連している。
ペルオキシラジカルがNOと反応する速度は、対流圏オゾンの全体形成と枯渇に重要な役割を果たしている。
深部強化学習は、例外的な精度で速度定数の範囲を予測するために用いられた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Tropospheric ozone, known as a concerning air pollutant, has been associated with health issues including asthma, bronchitis, and impaired lung function. The rates at which peroxy radicals react with NO play a critical role in the overall formation and depletion of tropospheric ozone. However, obtaining comprehensive kinetic data for these reactions remains challenging. Traditional approaches to determine rate constants are costly and technically intricate. Fortunately, the emergence of machine learning-based models offers a less resource and time-intensive alternative for acquiring kinetics information. In this study, we leveraged deep reinforcement learning to predict ranges of rate constants (\textit{k}) with exceptional accuracy, achieving a testing set accuracy of 100%. To analyze reactivity trends based on the molecular structure of peroxy radicals, we employed 51 global descriptors as input parameters. These descriptors were derived from optimized minimum energy geometries of peroxy radicals using the quantum composite G3B3 method. Through the application of Integrated Gradients (IGs), we gained valuable insights into the significance of the various descriptors in relation to reaction rates. We successfully validated and contextualized our findings by conducting cross-comparisons with established trends in the existing literature. These results establish a solid foundation for pioneering advancements in chemistry, where computer analysis serves as an inspirational source driving innovation.
- Abstract（参考訳）: 大気汚染物質として知られる対流圏オゾンは、喘息、気管支炎、肺機能障害などの健康問題と関連している。
ペルオキシラジカルがNOと反応する速度は、対流圏オゾンの全体形成と枯渇に重要な役割を果たしている。
しかし、これらの反応の総合的な速度論的データを取得することは依然として困難である。
利率定数を決定する従来のアプローチは、コストと技術的に複雑である。
幸いなことに、機械学習ベースのモデルの出現は、運動学情報を取得するためのリソースの削減と時間集約的な代替手段を提供する。
本研究では, 深部強化学習を利用して, 速度定数(\textit{k})の範囲を異常精度で予測し, テストセット精度を100%達成した。
ペルオキシラジカルの分子構造に基づく反応性の傾向を解析するために,51個のグローバルディスクリプタを入力パラメータとして用いた。
これらの記述子は、量子コンポジットG3B3法によるペルオキシラジカルの最適化された最小エネルギージオメトリから導出された。
Integrated Gradients (IGs) の適用により、反応速度に関する様々な記述子の重要性について貴重な知見を得た。
本研究は,既存の文献で確立された傾向と相互比較を行うことにより,研究成果の検証と文脈化に成功している。
これらの結果は、コンピュータ分析がインスピレーションの源泉となる化学の先駆的な発展の基礎を確立している。
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