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。
関連論文リスト
- $\text{M}^{2}$LLM: Multi-view Molecular Representation Learning with Large Language Models [59.125833618091846]
分子構造ビュー,分子タスクビュー,分子規則ビューの3つの視点を統合した多視点フレームワークを提案する。
実験によると、$textM2$LLMは、分類タスクと回帰タスクをまたいだ複数のベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-12T05:46:47Z) - Mol-LLaMA: Towards General Understanding of Molecules in Large Molecular Language Model [55.87790704067848]
Mol-LLaMAは、分子を中心とした一般的な知識を把握した大きな分子言語モデルである。
分子理解を改善するために,分子エンコーダの相補的な情報を統合するモジュールを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-19T05:49:10Z) - Navigating Chemical Space with Latent Flows [20.95884505685799]
本稿では,分子生成モデルによって学習された潜伏空間をフローを通して移動させることにより,化学空間を横断する新しいフレームワークであるChemFlowを提案する。
我々は,分子操作におけるChemFlowの有効性と,教師なしおよび教師なしの両方の分子発見条件下での単目的および多目的最適化タスクの有効性を検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-07T03:55:57Z) - Domain-Agnostic Molecular Generation with Chemical Feedback [44.063584808910896]
MolGenは、分子生成に特化した事前訓練された分子言語モデルである。
1億以上の分子SELFIESを再構成することで構造的および文法的な洞察を内部化する。
我々の化学フィードバックパラダイムは、モデルを分子幻覚から遠ざけ、モデルの推定確率と実世界の化学的嗜好との整合性を確保する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-26T17:52:56Z) - Accurate Machine Learned Quantum-Mechanical Force Fields for
Biomolecular Simulations [51.68332623405432]
分子動力学(MD)シミュレーションは、化学的および生物学的プロセスに関する原子論的な洞察を可能にする。
近年,MDシミュレーションの代替手段として機械学習力場(MLFF)が出現している。
本研究は、大規模分子シミュレーションのための正確なMLFFを構築するための一般的なアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-17T13:08:28Z) - Reinforcement Learning for Molecular Design Guided by Quantum Mechanics [10.112779201155005]
分子設計のための新しいRL式を座標で提示し、構築可能な分子のクラスを拡張した。
我々の報酬関数は、高速量子化学法で近似したエネルギーのような基本的な物理的性質に基づいている。
本実験では, 翻訳および回転不変状態-作用空間で作業することで, エージェントがスクラッチからこれらの課題を効率的に解けることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-18T16:43:58Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。