論文の概要: Known Unknowns: Out-of-Distribution Property Prediction in Materials and Molecules

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05970v1
• Date: Sun, 09 Feb 2025 17:37:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:29:14.255706
• Title: Known Unknowns: Out-of-Distribution Property Prediction in Materials and Molecules
• Title（参考訳）: 未知:物質・分子の分布外特性予測
• Authors: Nofit Segal, Aviv Netanyahu, Kevin P. Greenman, Pulkit Agrawal, Rafael Gomez-Bombarelli,
• Abstract要約: 高性能材料や分子の発見には、既知の分布外にある性質値を持つ極端を同定する必要がある。 我々の目標は、ゼロショットをトレーニングデータよりも高い範囲に外挿する予測モデルを訓練することである。 我々は,OOD特性予測へのトランスダクティブアプローチを用いて,予測精度の向上を実現することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.071396780849344
• License:
• Abstract: Discovery of high-performance materials and molecules requires identifying extremes with property values that fall outside the known distribution. Therefore, the ability to extrapolate to out-of-distribution (OOD) property values is critical for both solid-state materials and molecular design. Our objective is to train predictor models that extrapolate zero-shot to higher ranges than in the training data, given the chemical compositions of solids or molecular graphs and their property values. We propose using a transductive approach to OOD property prediction, achieving improvements in prediction accuracy. In particular, the True Positive Rate (TPR) of OOD classification of materials and molecules improved by 3x and 2.5x, respectively, and precision improved by 2x and 1.5x compared to non-transductive baselines. Our method leverages analogical input-target relations in the training and test sets, enabling generalization beyond the training target support, and can be applied to any other material and molecular tasks.
• Abstract（参考訳）: 高性能材料や分子の発見には、既知の分布外にある性質値を持つ極端を同定する必要がある。 したがって、固体材料と分子設計の両方において、OOD(out-of-distriion)特性値に外挿する能力は重要である。 我々の目的は、固体や分子グラフの化学組成とその特性値から、ゼロショットをトレーニングデータよりも高い範囲に外挿する予測モデルを訓練することである。 我々は,OOD特性予測へのトランスダクティブアプローチを用いて,予測精度の向上を実現することを提案する。 特にOOD分類の正の正の速度(TPR)は3倍,2.5倍,精度は2倍,1.5倍であった。 本手法は, 学習対象とテストセットの類似的な入力-ターゲット関係を利用して, 学習対象支援を超越した一般化を実現し, 他の材料や分子タスクにも適用可能である。

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