論文の概要: Efficient Evolutionary Search Over Chemical Space with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16976v2
• Date: Tue, 2 Jul 2024 16:12:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 06:39:57.034378
• Title: Efficient Evolutionary Search Over Chemical Space with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた化学空間の効率的な進化探索
• Authors: Haorui Wang, Marta Skreta, Cher-Tian Ser, Wenhao Gao, Lingkai Kong, Felix Strieth-Kalthoff, Chenru Duan, Yuchen Zhuang, Yue Yu, Yanqiao Zhu, Yuanqi Du, Alán Aspuru-Guzik, Kirill Neklyudov, Chao Zhang,
• Abstract要約: 最適化の目的は区別できない。 化学対応大規模言語モデル(LLM)を進化的アルゴリズムに導入する。 我々のアルゴリズムは最終解の質と収束速度の両方を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.31899988523534
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Molecular discovery, when formulated as an optimization problem, presents significant computational challenges because optimization objectives can be non-differentiable. Evolutionary Algorithms (EAs), often used to optimize black-box objectives in molecular discovery, traverse chemical space by performing random mutations and crossovers, leading to a large number of expensive objective evaluations. In this work, we ameliorate this shortcoming by incorporating chemistry-aware Large Language Models (LLMs) into EAs. Namely, we redesign crossover and mutation operations in EAs using LLMs trained on large corpora of chemical information. We perform extensive empirical studies on both commercial and open-source models on multiple tasks involving property optimization, molecular rediscovery, and structure-based drug design, demonstrating that the joint usage of LLMs with EAs yields superior performance over all baseline models across single- and multi-objective settings. We demonstrate that our algorithm improves both the quality of the final solution and convergence speed, thereby reducing the number of required objective evaluations. Our code is available at http://github.com/zoom-wang112358/MOLLEO
• Abstract（参考訳）: 最適化問題として定式化された分子発見は、最適化目的が微分不可能であるため、重要な計算課題を提示する。 進化的アルゴリズム(EA)は、しばしば分子発見におけるブラックボックスの目的を最適化するために、ランダムな突然変異とクロスオーバーを行い、多くの高価な客観的評価をもたらす。 本研究では,化学を意識した大規模言語モデル(LLM)をEAに組み込むことにより,この欠点を改善する。 すなわち,化学情報の大量コーパスに基づいて学習したLSMを用いて,EAにおけるクロスオーバーと突然変異操作を再設計する。 我々は、資産最適化、分子再分析、構造に基づく薬物設計を含む複数のタスクにおいて、商用およびオープンソースモデルおよびオープンソースモデルの両方について広範な実証研究を行い、LEMとEAを併用することにより、単一および多目的設定における全てのベースラインモデルよりも優れた性能が得られることを示した。 提案アルゴリズムは,最終的な解法の品質と収束速度の両方を改善し,必要な目的評価の回数を減らすことを実証する。 私たちのコードはhttp://github.com/zoom-wang112358/MOLLEOで利用可能です。

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