論文の概要: Deep Learning for GWP Prediction: A Framework Using PCA, Quantile Transformation, and Ensemble Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19124v1
• Date: Thu, 28 Nov 2024 13:16:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:18:25.088281
• Title: Deep Learning for GWP Prediction: A Framework Using PCA, Quantile Transformation, and Ensemble Modeling
• Title（参考訳）: GWP予測のためのディープラーニング:PCA、量子変換、およびアンサンブルモデリングを用いたフレームワーク
• Authors: Navin Rajapriya, Kotaro Kawajiri,
• Abstract要約: 本研究は, 完全連結ニューラルネットワークを用いた単成分冷媒の100年間の温暖化ポテンシャル(GWP 100)を推定する。 RDKitベースのモデルは481.9のRoot Mean Square Error(RMSE)と0.918のR2スコアで最高のパフォーマンスを達成した。 因子分析により, 分子量, 脂肪分解能, ニトリルやアリルオキシドなどの官能基などの重要な分子的特徴がGWP値に重要な寄与因子として同定された。
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• Abstract: Developing environmentally sustainable refrigerants is critical for mitigating the impact of anthropogenic greenhouse gases on global warming. This study presents a predictive modeling framework to estimate the 100-year global warming potential (GWP 100) of single-component refrigerants using a fully connected neural network implemented on the Multi-Sigma platform. Molecular descriptors from RDKit, Mordred, and alvaDesc were utilized to capture various chemical features. The RDKit-based model achieved the best performance, with a Root Mean Square Error (RMSE) of 481.9 and an R2 score of 0.918, demonstrating superior predictive accuracy and generalizability. Dimensionality reduction through Principal Component Analysis (PCA) and quantile transformation were applied to address the high-dimensional and skewed nature of the dataset,enhancing model stability and performance. Factor analysis identified vital molecular features, including molecular weight, lipophilicity, and functional groups, such as nitriles and allylic oxides, as significant contributors to GWP values. These insights provide actionable guidance for designing environmentally sustainable refrigerants. Integrating RDKit descriptors with Multi-Sigma's framework, which includes PCA, quantile transformation, and neural networks, provides a scalable solution for the rapid virtual screening of low-GWP refrigerants. This approach can potentially accelerate the identification of eco-friendly alternatives, directly contributing to climate mitigation by enabling the design of next-generation refrigerants aligned with global sustainability objectives.
• Abstract（参考訳）: 環境保全型冷媒の開発は温暖化に対する温室効果ガスの影響を緩和するために重要である。 本研究では,Multi-Sigmaプラットフォーム上に実装された完全連結ニューラルネットワークを用いて,単成分冷媒の100年間の温暖化ポテンシャル(GWP 100)を推定する予測モデルを提案する。 RDKit, Mordred, alvaDescの分子記述子は, 様々な化学的特徴を捉えるために利用された。 RDKitベースのモデルは481.9のRoot Mean Square Error(RMSE)と0.918のR2スコアで最高の性能を達成し、予測精度と一般化性が向上した。 モデル安定性と性能を向上させるため,主成分分析(PCA)と量子変換による次元の低減をデータセットの高次元および歪んだ性質に応用した。 因子分析により, 分子量, 脂肪分解能, ニトリルやアリルオキシドなどの官能基などの重要な分子的特徴がGWP値に重要な寄与因子として同定された。 これらの知見は、環境に持続可能な冷媒を設計するための実用的なガイダンスを提供する。 RDKitディスクリプタをPCA、量子変換、ニューラルネットワークを含むMulti-Sigmaのフレームワークに統合することで、低GWP冷媒の高速仮想スクリーニングのためのスケーラブルなソリューションを提供する。 このアプローチは、地球規模の持続可能性目標に沿った次世代冷媒の設計を可能にすることにより、環境に優しい代替手段の同定を加速し、直接的な気候浄化に寄与する可能性がある。

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