論文の概要: Generating $π$-Functional Molecules Using STGG+ with Active Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14842v1
- Date: Thu, 20 Feb 2025 18:52:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-21 17:44:08.745257
- Title: Generating $π$-Functional Molecules Using STGG+ with Active Learning
- Title（参考訳）: STGG+とアクティブラーニングを用いた$π$-Functional Moleculesの生成
- Authors: Alexia Jolicoeur-Martineau, Yan Zhang, Boris Knyazev, Aristide Baratin, Cheng-Hao Liu,
- Abstract要約: この研究は、最先端の教師付き学習手法STGG+をアクティブな学習ループに統合する。
有機材料設計にSTGG+ALを適用する。
生成した分子は、時間依存密度汎関数理論で検証され、理化される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.421181317988093
- License:
- Abstract: Generating novel molecules with out-of-distribution properties is a major challenge in molecular discovery. While supervised learning methods generate high-quality molecules similar to those in a dataset, they struggle to generalize to out-of-distribution properties. Reinforcement learning can explore new chemical spaces but often conducts 'reward-hacking' and generates non-synthesizable molecules. In this work, we address this problem by integrating a state-of-the-art supervised learning method, STGG+, in an active learning loop. Our approach iteratively generates, evaluates, and fine-tunes STGG+ to continuously expand its knowledge. We denote this approach STGG+AL. We apply STGG+AL to the design of organic $\pi$-functional materials, specifically two challenging tasks: 1) generating highly absorptive molecules characterized by high oscillator strength and 2) designing absorptive molecules with reasonable oscillator strength in the near-infrared (NIR) range. The generated molecules are validated and rationalized in-silico with time-dependent density functional theory. Our results demonstrate that our method is highly effective in generating novel molecules with high oscillator strength, contrary to existing methods such as reinforcement learning (RL) methods. We open-source our active-learning code along with our Conjugated-xTB dataset containing 2.9 million $\pi$-conjugated molecules and the function for approximating the oscillator strength and absorption wavelength (based on sTDA-xTB).
- Abstract（参考訳）: 分布外特性を持つ新規分子の生成は、分子発見の大きな課題である。
教師付き学習法はデータセットに類似した高品質な分子を生成するが、分布外特性の一般化に苦慮している。
強化学習は新しい化学空間を探索することができるが、しばしば「逆ハック」を行い、合成不可能な分子を生成する。
本研究では,最先端の教師付き学習手法STGG+をアクティブな学習ループに統合することにより,この問題に対処する。
提案手法は,STGG+を反復的に生成し,評価し,微調整することで,その知識を継続的に拡張する。
提案手法はSTGG+ALである。
有機材料設計にSTGG+ALを適用する。
1)高振動子強度と高吸収性分子の生成
2) 近赤外(NIR)範囲で適切な振動子強度を有する吸収分子を設計する。
生成した分子は、時間依存密度汎関数理論で検証され、理化される。
本手法は, 強化学習法 (RL) などの既存手法とは対照的に, 高振動子強度の新規分子の生成に有効であることを示す。
我々は,290万ドルの共役分子を含む共役xTBデータセットと,発振器強度と吸収波長(sTDA-xTBに基づく)を近似する機能を併用した能動学習コードをオープンソース化した。
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