論文の概要: Test-Time Training Scaling for Chemical Exploration in Drug Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19153v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 14:11:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 22:46:13.046839
• Title: Test-Time Training Scaling for Chemical Exploration in Drug Design
• Title（参考訳）: 薬物設計における化学探査のための試験時間スケーリング
• Authors: Morgan Thomas, Albert Bou, Gianni De Fabritiis,
• Abstract要約: 類似の生体活性を有する異種分子を発見するための新しいベンチマークを提案する。 我々は、RLエージェントの集団がベンチマークを解くことができ、一方、単一のエージェントは解けないことを示す。 また、協力戦略は独立エージェントよりもそれほど良くないことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1406146587437904
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Chemical language models for molecular design have the potential to find solutions to multi-parameter optimization problems in drug discovery via reinforcement learning (RL). A key requirement to achieve this is the capacity to "search" chemical space to identify all molecules of interest. Here, we propose a challenging new benchmark to discover dissimilar molecules that possess similar bioactivity, a common scenario in drug discovery, but a hard problem to optimize. We show that a population of RL agents can solve the benchmark, while a single agent cannot. We also find that cooperative strategies are not significantly better than independent agents. Moreover, the performance on the benchmark scales log-linearly with the number of independent agents, showing a test-time training scaling law for chemical language models.
• Abstract（参考訳）: 分子設計のための化学言語モデルは、強化学習(RL)による薬物発見におけるマルチパラメータ最適化問題の解を見つける可能性がある。 これを達成するための鍵となる要件は、すべての興味ある分子を識別する「化学空間を探索する」能力である。 ここでは、類似の生体活性を持つ異種分子を発見するための挑戦的な新しいベンチマークを提案し、薬物発見の一般的なシナリオであるが、最適化するのは難しい。 我々は、RLエージェントの集団がベンチマークを解くことができ、一方、単一のエージェントは解けないことを示す。 また、協力戦略は独立エージェントよりもそれほど良くないことがわかった。 さらに、ベンチマークのパフォーマンスは独立したエージェント数と対数的にスケールし、化学言語モデルの試験時間トレーニングスケーリング法則を示す。

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