論文の概要: Generative artificial intelligence for computational chemistry: a roadmap to predicting emergent phenomena

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03118v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 23:02:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 22:44:13.280402
• Title: Generative artificial intelligence for computational chemistry: a roadmap to predicting emergent phenomena
• Title（参考訳）: 計算化学のための創発的人工知能 : 創発的現象を予測するためのロードマップ
• Authors: Pratyush Tiwary, Lukas Herron, Richard John, Suemin Lee, Disha Sanwal, Ruiyu Wang,
• Abstract要約: このパースペクティブは、生成AIと計算化学の両方における概念の構造化された概要を提供する。 次に、オートエンコーダ、生成的敵ネットワーク、強化学習、フローモデル、言語モデルなど、広く使われているジェネレーティブAIメソッドをカバーする。 重要な焦点は、これらの手法が真に予測される前に直面する課題、特に創発的な化学現象を予測することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.49478969093606673
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent surge in Generative Artificial Intelligence (AI) has introduced exciting possibilities for computational chemistry. Generative AI methods have made significant progress in sampling molecular structures across chemical species, developing force fields, and speeding up simulations. This Perspective offers a structured overview, beginning with the fundamental theoretical concepts in both Generative AI and computational chemistry. It then covers widely used Generative AI methods, including autoencoders, generative adversarial networks, reinforcement learning, flow models and language models, and highlights their selected applications in diverse areas including force field development, and protein/RNA structure prediction. A key focus is on the challenges these methods face before they become truly predictive, particularly in predicting emergent chemical phenomena. We believe that the ultimate goal of a simulation method or theory is to predict phenomena not seen before, and that Generative AI should be subject to these same standards before it is deemed useful for chemistry. We suggest that to overcome these challenges, future AI models need to integrate core chemical principles, especially from statistical mechanics.
• Abstract（参考訳）: 最近の生成人工知能(AI)の急増は、計算化学にエキサイティングな可能性をもたらした。 生成AI手法は、化学種全体にわたって分子構造をサンプリングし、力場を発達させ、シミュレーションを高速化する。 このパースペクティブは、生成AIと計算化学の両方の基本的な理論的概念から始まる、構造化された概要を提供する。 次に、オートエンコーダ、生成的敵ネットワーク、強化学習、フローモデル、言語モデルなど、広く使われているジェネレーティブAIメソッドをカバーし、力場開発やタンパク質/RNA構造予測など、さまざまな領域におけるそれらの選択された応用をハイライトする。 重要な焦点は、これらの手法が真に予測される前に直面する課題、特に創発的な化学現象を予測することである。 我々は、シミュレーション手法や理論の最終的な目標は、これまで見たことのない現象を予測することであり、生成AIは、化学に有用であると考えられる前に、これらの同じ基準に従うべきであると信じている。 これらの課題を克服するためには、将来のAIモデルは、特に統計力学から、核となる化学原理を統合する必要があると提案する。

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