論文の概要: Molecular Machine Learning in Chemical Process Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.20527v2
• Date: Fri, 29 Aug 2025 08:38:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-01 11:39:19.124295
• Title: Molecular Machine Learning in Chemical Process Design
• Title（参考訳）: 化学プロセス設計における分子機械学習
• Authors: Jan G. Rittig, Manuel Dahmen, Martin Grohe, Philippe Schwaller, Alexander Mitsos,
• Abstract要約: 我々は、現在最先端の分子MLモデルについてレビューし、さらなる進歩を約束する研究の方向性について議論する。 分子MLを化学プロセススケールで活用することを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.72123708140385
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a perspective on molecular machine learning (ML) in the field of chemical process engineering. Recently, molecular ML has demonstrated great potential in (i) providing highly accurate predictions for properties of pure components and their mixtures, and (ii) exploring the chemical space for new molecular structures. We review current state-of-the-art molecular ML models and discuss research directions that promise further advancements. This includes ML methods, such as graph neural networks and transformers, which can be further advanced through the incorporation of physicochemical knowledge in a hybrid or physics-informed fashion. Then, we consider leveraging molecular ML at the chemical process scale, which is highly desirable yet rather unexplored. We discuss how molecular ML can be integrated into process design and optimization formulations, promising to accelerate the identification of novel molecules and processes. To this end, it will be essential to create molecule and process design benchmarks and practically validate proposed candidates, possibly in collaboration with the chemical industry.
• Abstract（参考訳）: 化学プロセス工学の分野における分子機械学習(ML)の展望について述べる。 最近、分子MLは大きな可能性を証明している。 一 純成分及びその混合物の性質を高精度に予測し、 (II)新しい分子構造のための化学空間を探索すること。 我々は、現在最先端の分子MLモデルについてレビューし、さらなる進歩を約束する研究の方向性について議論する。 これには、グラフニューラルネットワークやトランスフォーマーなどのML手法が含まれており、ハイブリッドまたは物理インフォームド方式で物理化学的知識を組み込むことによってさらに進歩することができる。 次に,分子MLを化学プロセススケールで活用することを検討する。 本稿では,分子MLをプロセス設計と最適化の定式化に統合し,新しい分子やプロセスの同定を促進することを約束する。 この目的のためには、分子およびプロセス設計ベンチマークを作成し、おそらく化学産業と連携して提案された候補を実際に検証することが不可欠である。

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