2021年04月前半 kwh_rd100の注目論文BEST3

計算化学.comスタッフの kwh_rd100 です。各種の計算ソフト群をツールと割り切って使う立場から、2021年04月前半の注目論文 BEST3 を紹介させて頂きます。

1)Transmol: Repurposing Language Model for Molecular Generation
 (Transmol:分子生成のための言語モデルの転用)
 https://doi.org/10.26434/chemrxiv.14350610.v1

2)Modern Hopfield Networks for Few- and Zero-Shot Reaction Prediction
 (少数およびゼロショット反応予測のための最新のホップフィールドネットワーク)
 https://arxiv.org/abs/2104.03279

3)Deep Neural Network Representation of Density Functional Theory Hamiltonian
 (密度汎関数理論ハミルトニアンのディープニューラルネットワーク表現)
 https://arxiv.org/abs/2104.03786

2021年04月-前半 注目論文①

1)Transmol: Repurposing Language Model for Molecular Generation
 (Transmol:分子生成のための言語モデルの転用)
 https://doi.org/10.26434/chemrxiv.14350610.v1

[エグゼクティブサマリー]

 新薬の設計にAttentionメカニズムを使用して、新規分子生成を導く1~2のシード分子を用いて、多様なライブラリを生成できるアルゴリズムの提案。内部多様性(IntDiv1)と最近傍類似性(SNN)の改善をMOSESベンチマークにおいて実証。Webアプリ(cheml.io)に組込済。

[kwh_rd100のコメント]

 分子設計においてVAEやRNNよりも高性能を示しており、Attentionメカニズムの有用性を実証している点が興味深い。オンデマンドでの分子生成もありがたい。欲をいえば、完全構成されたDockerコンテナーがあればもっと良いのですが如何でしょう。

2021年04月-前半 注目論文②

2)Modern Hopfield Networks for Few- and Zero-Shot Reaction Prediction
 (少数およびゼロショット反応予測のための最新のホップフィールドネットワーク)
 https://arxiv.org/abs/2104.03279

[エグゼクティブサマリー]

 深層学習の各レイヤーで化学反応を保存および取得できる連想メモリに基づいた、ゼロショット推論(反応テンプレートを一般化し、トレーニング中に見られなかったテンプレートを事前予測する)手法の提案。USPTOデータで性能実証。

[kwh_rd100のコメント]

 新しい反応予測であるホップフィールドネットワーク(MHN)に基づいたアプローチで、希少なテンプレートに対する性能を向上させて、トップ100の予測精度を0.858±0.004から0.959±0.004に改善しており、素晴らしい。大規模分子系における広範な探索性能に関する検証報告が待ち遠しい。

2021年04月-前半 注目論文③

3)Deep Neural Network Representation of Density Functional Theory Hamiltonian
 (密度汎関数理論ハミルトニアンのディープニューラルネットワーク表現)
 https://arxiv.org/abs/2104.03786

[エグゼクティブサマリー]

 DFTハミルトニアンをディープニューラルネットワークで表現する一般的な枠組みの提案。深層学習のためのグラフ表現とともにメッセージパッシングニューラルネットワークを使用するフレームワーク(DeepH)の提案。グラフェンやCNTで性能実証した。

[kwh_rd100のコメント]

 このDeepH法では、1)DFT計算なしでほぼ任意の原子配置に対する物質構造と物性のマッピングを構築できる、2)系の大きさや周縁期の要件に制限されず、大域的または局所的な変換を適切に扱うことができる点が大きな魅力である。このため、グラフェン等の炭素同素体以外の現実的な物質系(生体材料など)でも同様の性能が得られることを期待したい。

さいごに

 読者各位の計算化学ライフの更なる充実に少しでも貢献できれば嬉しいです。 記事中に間違い等ある場合は、コメント欄、twitter またはメールにてお知らせいただけると助かります。また、このような話題を取り上げて欲しいなどのリクエストも大歓迎です。可能な限り、前向きに対応致します。

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