論文の概要: Multi-View Polymer Representations for the Open Polymer Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.10893v2
• Date: Thu, 20 Nov 2025 02:46:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-21 15:01:03.083941
• Title: Multi-View Polymer Representations for the Open Polymer Prediction
• Title（参考訳）: オープンポリマー予測のための多視点高分子表現法
• Authors: Wonjin Jung, Yongseok Choi,
• Abstract要約: 相補表現を利用した多視点設計により, 高分子特性の予測に対処する。 本システムでは, (i) RDKit/Morgan記述子, (ii) グラフニューラルネットワーク, (iii) 3次元インフォームド表現, (iv) 事前訓練されたSMILES言語モデルという4つのファミリーを統合した。 このアプローチは、NeurIPS 2025で開かれたOpen Polymer Prediction Challengeで2241チーム中9位にランクインした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6639996391156279
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We address polymer property prediction with a multi-view design that exploits complementary representations. Our system integrates four families: (i) tabular RDKit/Morgan descriptors, (ii) graph neural networks, (iii) 3D-informed representations, and (iv) pretrained SMILES language models, and averages per-property predictions via a uniform ensemble. Models are trained with 10-fold splits and evaluated with SMILES test-time augmentation. The approach ranks 9th of 2241 teams in the Open Polymer Prediction Challenge at NeurIPS 2025. The submitted ensemble achieves a public MAE of 0.057 and a private MAE of 0.082.
• Abstract（参考訳）: 相補表現を利用した多視点設計により, 高分子特性の予測に対処する。 私たちのシステムは4つのファミリーを統合します。 (i)表形式のRDKit/Morgan記述子 (ii)グラフニューラルネットワーク 三 立体インフォームド表現、及び (iv)事前訓練されたSMILES言語モデルと、一様アンサンブルによるプロパティごとの平均予測。 モデルは10倍の分割でトレーニングされ、SMILESテストタイム拡張で評価される。 このアプローチは、NeurIPS 2025で開かれたOpen Polymer Prediction Challengeで2241チーム中9位にランクインした。 提出されたアンサンブルは0.057の公開MAEと0.082のプライベートMAEを達成する。

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