論文の概要: A Semi-supervised Molecular Learning Framework for Activity Cliff Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04507v1
• Date: Thu, 08 Jan 2026 02:20:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-09 17:01:52.987632
• Title: A Semi-supervised Molecular Learning Framework for Activity Cliff Estimation
• Title（参考訳）: 活性クリフ推定のための半教師付き分子学習フレームワーク
• Authors: Fang Wu,
• Abstract要約: そこで本研究では,SemiMolと呼ばれる新しい半教師付き学習手法を提案する。 SemiMolは、後続のトレーニングに擬似信号として、多くの無注釈データに対する予測を使用する。 また,SemiMolはグラフベースのMLアーキテクチャを大幅に強化し,最先端の事前トレーニングやSSLベースラインを克服することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.640733919289643
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning (ML) enables accurate and fast molecular property predictions, which are of interest in drug discovery and material design. Their success is based on the principle of similarity at its heart, assuming that similar molecules exhibit close properties. However, activity cliffs challenge this principle, and their presence leads to a sharp decline in the performance of existing ML algorithms, particularly graph-based methods. To overcome this obstacle under a low-data scenario, we propose a novel semi-supervised learning (SSL) method dubbed SemiMol, which employs predictions on numerous unannotated data as pseudo-signals for subsequent training. Specifically, we introduce an additional instructor model to evaluate the accuracy and trustworthiness of proxy labels because existing pseudo-labeling approaches require probabilistic outputs to reveal the model's confidence and fail to be applied in regression tasks. Moreover, we design a self-adaptive curriculum learning algorithm to progressively move the target model toward hard samples at a controllable pace. Extensive experiments on 30 activity cliff datasets demonstrate that SemiMol significantly enhances graph-based ML architectures and outpasses state-of-the-art pretraining and SSL baselines.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は、薬の発見と材料設計に関心のある正確で高速な分子特性予測を可能にする。 彼らの成功は、類似した分子が密接な性質を示すと仮定して、心臓における類似性の原理に基づいている。 しかし、アクティビティの崖はこの原則に挑戦し、その存在は既存のMLアルゴリズム、特にグラフベースの手法の性能を著しく低下させます。 この障害を低データシナリオ下で克服するために,SemiMolと呼ばれる新しい半教師付き学習手法を提案する。 具体的には、既存の擬似ラベル付け手法ではモデルの信頼性を明らかにするために確率的出力が必要であり、回帰タスクには適用できないため、プロキシラベルの精度と信頼性を評価するための追加インストラクターモデルを導入する。 さらに,自己適応型カリキュラム学習アルゴリズムを設計し,目標モデルを制御可能なペースでハードサンプルへ段階的に移動させる。 30のアクティビティ崖データセットに関する大規模な実験によると、SemiMolはグラフベースのMLアーキテクチャを大幅に強化し、最先端の事前トレーニングとSSLベースラインを超越している。

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