論文の概要: Omics-scale polymer computational database transferable to real-world artificial intelligence applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.11626v1
• Date: Fri, 07 Nov 2025 09:03:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-23 18:31:12.314311
• Title: Omics-scale polymer computational database transferable to real-world artificial intelligence applications
• Title（参考訳）: 現実の人工知能アプリケーションに転送可能なOmicsスケールポリマー計算データベース
• Authors: Ryo Yoshida, Yoshihiro Hayashi, Hidemine Furuya, Ryohei Hosoya, Kazuyoshi Kaneko, Hiroki Sugisawa, Yu Kaneko, Aiko Takahashi, Yoh Noguchi, Shun Nanjo, Keiko Shinoda, Tomu Hamakawa, Mitsuru Ohno, Takuya Kitamura, Misaki Yonekawa, Stephen Wu, Masato Ohnishi, Chang Liu, Teruki Tsurimoto, Arifin, Araki Wakiuchi, Kohei Noda, Junko Morikawa, Teruaki Hayakawa, Junichiro Shiomi, Masanobu Naito, Kazuya Shiratori, Tomoki Nagai, Norio Tomotsu, Hiroto Inoue, Ryuichi Sakashita, Masashi Ishii, Isao Kuwajima, Kenji Furuichi, Norihiko Hiroi, Yuki Takemoto, Takahiro Ohkuma, Keita Yamamoto, Naoya Kowatari, Masato Suzuki, Naoya Matsumoto, Seiryu Umetani, Hisaki Ikebata, Yasuyuki Shudo, Mayu Nagao, Shinya Kamada, Kazunori Kamio, Taichi Shomura, Kensaku Nakamura, Yudai Iwamizu, Atsutoshi Abe, Koki Yoshitomi, Yuki Horie, Katsuhiko Koike, Koichi Iwakabe, Shinya Gima, Kota Usui, Gikyo Usuki, Takuro Tsutsumi, Keitaro Matsuoka, Kazuki Sada, Masahiro Kitabata, Takuma Kikutsuji, Akitaka Kamauchi, Yusuke Iijima, Tsubasa Suzuki, Takenori Goda, Yuki Takabayashi, Kazuko Imai, Yuji Mochizuki, Hideo Doi, Koji Okuwaki, Hiroya Nitta, Taku Ozawa, Hitoshi Kamijima, Toshiaki Shintani, Takuma Mitamura, Massimiliano Zamengo, Yuitsu Sugami, Seiji Akiyama, Yoshinari Murakami, Atsushi Betto, Naoya Matsuo, Satoru Kagao, Tetsuya Kobayashi, Norie Matsubara, Shosei Kubo, Yuki Ishiyama, Yuri Ichioka, Mamoru Usami, Satoru Yoshizaki, Seigo Mizutani, Yosuke Hanawa, Shogo Kunieda, Mitsuru Yambe, Takeru Nakamura, Hiromori Murashima, Kenji Takahashi, Naoki Wada, Masahiro Kawano, Yosuke Harada, Takehiro Fujita, Erina Fujita, Ryoji Himeno, Hiori Kino, Kenji Fukumizu,
• Abstract要約: PolyOmicsは、完全に自動化された分子動力学シミュレーションパイプラインによって生成されるオミクススケールの計算データベースである。 PolyOmicsで事前訓練された機械学習モデルは、広範囲の現実世界の下流タスクに対して効率的に微調整することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.718893022299653
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Developing large-scale foundational datasets is a critical milestone in advancing artificial intelligence (AI)-driven scientific innovation. However, unlike AI-mature fields such as natural language processing, materials science, particularly polymer research, has significantly lagged in developing extensive open datasets. This lag is primarily due to the high costs of polymer synthesis and property measurements, along with the vastness and complexity of the chemical space. This study presents PolyOmics, an omics-scale computational database generated through fully automated molecular dynamics simulation pipelines that provide diverse physical properties for over $10^5$ polymeric materials. The PolyOmics database is collaboratively developed by approximately 260 researchers from 48 institutions to bridge the gap between academia and industry. Machine learning models pretrained on PolyOmics can be efficiently fine-tuned for a wide range of real-world downstream tasks, even when only limited experimental data are available. Notably, the generalisation capability of these simulation-to-real transfer models improve significantly as the size of the PolyOmics database increases, exhibiting power-law scaling. The emergence of scaling laws supports the "more is better" principle, highlighting the significance of ultralarge-scale computational materials data for improving real-world prediction performance. This unprecedented omics-scale database reveals vast unexplored regions of polymer materials, providing a foundation for AI-driven polymer science.
• Abstract（参考訳）: 大規模な基盤データセットの開発は、人工知能(AI)による科学革新の進展における重要なマイルストーンである。 しかし、自然言語処理のようなAI成熟分野とは異なり、材料科学、特に高分子研究は、広範なオープンデータセットの開発において著しく遅れを取っている。 このラグは主に、化学空間の広さと複雑さとともに、高分子合成と特性測定のコストが高いためである。 本研究は,全自動分子動力学シミュレーションパイプラインを用いて生成したオミクススケールの計算データベースであるPolyOmicsについて述べる。 PolyOmicsデータベースは、48の機関から約260人の研究者が共同で開発し、学術と産業のギャップを埋めようとしている。 PolyOmicsで事前訓練された機械学習モデルは、限られた実験データしか利用できない場合でも、広範囲の現実世界の下流タスクに対して効率的に微調整することができる。 特に、これらのシミュレーション・トゥ・リアル転送モデルの一般化能力は、PolyOmicsデータベースのサイズが大きくなるにつれて大幅に向上し、パワー・ロー・スケーリングが現れる。 スケーリング法則の出現は「より良い」原理を支持し、現実世界の予測性能を改善するための超大規模計算材料データの重要性を強調している。 この前例のないオミクススケールのデータベースは、未発見のポリマーの広大な領域を明らかにし、AI駆動のポリマー科学の基礎となる。

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