机器学习在分子性质和化学反应结果预测方面的最新应用
Shilpa Shilpa1, Gargee Kashyap1, Raghavan B Sunoj1,2
1Department of Chemistry, Indian Institute of Technology Bombay, Powai, Mumbai 400076, India.
机器学习 (ML) 推进了分子性质预测 (MPP) 和化学反应预测 (CRP) 的预测化学. 机器学习模型,从随机森林到图形神经网络,在加速分子设计和药物发现方面显示出巨大的前景.
科学领域:
- 计算化学计算化学
- 化学信息学 化学信息学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 机器学习 (ML) 在化学中越来越多地被采用,基于分子性质预测 (MPP) 和化学反应预测 (CRP) 的成功.
- 现有的ML应用范围从随机森林等集合方法到复杂的图形神经网络算法.
- 特性工程和学习方法对于提高化学任务中的ML模型性能至关重要.
研究的目的:
- 提供最近在预测化学中的ML应用的非数学概述.
- 突出ML在分子性质预测 (MPP) 和化学反应预测 (CRP) 方面的进步.
- 讨论化学研究中ML的挑战和未来前景.
主要方法:
- 对ML实现的审查,包括基于集合的随机森林模型和图形神经网络.
- 探索与ML模型使用的特征工程和特征学习技术.
- 对MPP和CRP任务报告的准确度指标 (例如RMSE) 的分析.
主要成果:
- 像D-MPNN,MolCLR,SMILES-BERT和MolBERT这样的ML模型在MPP任务 (例如,预测脂性,溶解性) 中实现了高精度.
- 在CRP中ML应用面临挑战,因为多个相互作用分子的复杂性.
- 报道的MPP的RMSE范围从0.287到2.20,而CRP收益率预测往往超过4.9,在某些情况下达到10.0以上.
结论:
- 通过精确的MPP,ML为加速分子设计和药物发现提供了强大的工具.
- 在处理CRP复杂反应数据集方面仍然存在重大挑战.
- 在MPP和CRP领域,ML驱动的工作流提供了一个乐观的未来,用于推进预测化学.
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