論文の概要: Perspective: Towards sustainable exploration of chemical spaces with machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.00069v1
• Date: Tue, 31 Mar 2026 13:29:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-02 16:44:31.662034
• Title: Perspective: Towards sustainable exploration of chemical spaces with machine learning
• Title（参考訳）: 展望:機械学習による化学空間の持続可能な探索を目指して
• Authors: Leonardo Medrano Sandonas, David Balcells, Anton Bochkarev, Jacqueline M. Cole, Volker L. Deringer, Werner Dobrautz, Adrian Ehrenhofer, Thorben Frank, Pascal Friederich, Rico Friedrich, Janine George, Luca Ghiringhelli, Alejandra Hinostroza Caldas, Veronika Juraskova, Hannes Kneiding, Yury Lysogorskiy, Johannes T. Margraf, Hanna Türk, Anatole von Lilienfeld, Milica Todorović, Alexandre Tkatchenko, Mariana Rossi, Gianaurelio Cuniberti,
• Abstract要約: 持続可能な進歩は、オープンデータとモデル、再利用可能なデータセット、ドメイン固有のAIシステムに依存します。 我々は、汎用機械学習(ML)モデル、多要素アプローチ、モデルの蒸留、アクティブラーニングなど、効率を高めるための新たな戦略を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.29528647472741
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence is transforming molecular and materials science, but its growing computational and data demands raise critical sustainability challenges. In this Perspective, we examine resource considerations across the AI-driven discovery pipeline--from quantum-mechanical (QM) data generation and model training to automated, self-driving research workflows--building on discussions from the ``SusML workshop: Towards sustainable exploration of chemical spaces with machine learning'' held in Dresden, Germany. In this context, the availability of large quantum datasets has enabled rigorous benchmarking and rapid methodological progress, while also incurring substantial energy and infrastructure costs. We highlight emerging strategies to enhance efficiency, including general-purpose machine learning (ML) models, multi-fidelity approaches, model distillation, and active learning. Moreover, incorporating physics-based constraints within hierarchical workflows, where fast ML surrogates are applied broadly and high-accuracy QM methods are used selectively, can further optimize resource use without compromising reliability. Equally important is bridging the gap between idealized computational predictions and real-world conditions by accounting for synthesizability and multi-objective design criteria, which is essential for practical impact. Finally, we argue that sustainable progress will rely on open data and models, reusable workflows, and domain-specific AI systems that maximize scientific value per unit of computation, enabling efficient and responsible discovery of technological materials and therapeutics.
• Abstract（参考訳）: 人工知能は分子と物質科学を変えつつあるが、その増大する計算とデータ要求は、重要な持続可能性の課題を引き起こす。 本稿では,ドイツのドレスデンで開催された 'SusML Workshop: Towards sustainable exploration of chemical space with machine learning' のワークショップから,AI駆動の発見パイプラインにおけるリソースの考察を,量子力学(QM)データ生成から自動で自動走行する研究ワークフローへのモデルトレーニングで検証する。 この文脈で、大規模な量子データセットが利用可能になったことで、厳密なベンチマークと迅速な方法論的な進歩が可能となり、同時に相当なエネルギーとインフラコストがもたらされた。 我々は、汎用機械学習(ML)モデル、多要素アプローチ、モデルの蒸留、アクティブラーニングなど、効率を高めるための新たな戦略を強調した。 さらに、高速なMLサロゲートが広く適用され、高精度なQM手法が選択的に使用される階層ワークフローに物理ベースの制約を組み込むことにより、信頼性を損なうことなくリソース使用をさらに最適化することができる。 同様に重要なことは、理想化された計算予測と実世界の条件の間のギャップを、現実的な影響に不可欠な、合成可能性と多目的設計基準を考慮して埋めることである。 最後に、持続可能な進歩は、オープンデータやモデル、再利用可能なワークフロー、計算単位当たりの科学的価値を最大化し、技術材料や治療の効率的かつ責任ある発見を可能にするドメイン固有のAIシステムに依存している、と論じる。

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