論文の概要: CheMixHub: Datasets and Benchmarks for Chemical Mixture Property Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12231v1
• Date: Fri, 13 Jun 2025 21:19:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:45.58262
• Title: CheMixHub: Datasets and Benchmarks for Chemical Mixture Property Prediction
• Title（参考訳）: CheMixHub: 化学物質の混合特性予測のためのデータセットとベンチマーク
• Authors: Ella Miray Rajaonson, Mahyar Rajabi Kochi, Luis Martin Mejia Mendoza, Seyed Mohamad Moosavi, Benjamin Sanchez-Lengeling,
• Abstract要約: CheMixHubは分子混合物の総合的なベンチマークである。 11種類の化学物質の混合特性予測タスクのコーパスをカバーしており、ドラッグデリバリーの定式化から電池の電解質まで。 CheMixHubは、コンテキスト固有の一般化とモデルロバスト性を評価するために、さまざまなデータ分割技術を導入している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Developing improved predictive models for multi-molecular systems is crucial, as nearly every chemical product used results from a mixture of chemicals. While being a vital part of the industry pipeline, the chemical mixture space remains relatively unexplored by the Machine Learning community. In this paper, we introduce CheMixHub, a holistic benchmark for molecular mixtures, covering a corpus of 11 chemical mixtures property prediction tasks, from drug delivery formulations to battery electrolytes, totalling approximately 500k data points gathered and curated from 7 publicly available datasets. CheMixHub introduces various data splitting techniques to assess context-specific generalization and model robustness, providing a foundation for the development of predictive models for chemical mixture properties. Furthermore, we map out the modelling space of deep learning models for chemical mixtures, establishing initial benchmarks for the community. This dataset has the potential to accelerate chemical mixture development, encompassing reformulation, optimization, and discovery. The dataset and code for the benchmarks can be found at: https://github.com/chemcognition-lab/chemixhub
• Abstract（参考訳）: 多分子系の予測モデルの改善は、ほとんどすべての化学物質が化学物質の混合物から得られるので、非常に重要である。 業界パイプラインの重要な部分ではあるが、化学混合物の空間は機械学習コミュニティによって比較的探索されていない。 本稿では,分子混合物の総合的なベンチマークであるCheMixHubを紹介し,11種類の化学物質混合特性予測タスクのコーパスについて紹介する。 CheMixHubは、コンテキスト固有の一般化とモデルロバスト性を評価するための様々なデータ分割技術を導入し、化学混合特性の予測モデルの開発の基礎を提供する。 さらに、化学混合物の深層学習モデルのモデル化空間を図示し、コミュニティのための初期ベンチマークを確立する。 このデータセットは、化学混合物の開発を加速し、改質、最適化、発見を包含する可能性がある。 ベンチマークのデータセットとコードについては、https://github.com/chemcognition-lab/chemixhubを参照してください。

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