化学化合物空间的高效探索,使用主动学习来预测基分子的热力学特性
Yan Xiang1, Yu-Hang Tang2,3, Zheng Gong1
1School of Chemistry and Chemical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China.
我们开发了一个主动学习算法,以有效地探索化学化合物空间. 这种方法使用最少的数据准确预测分子性质,使得发现速度更快.
科学领域:
- 计算化学的计算化学
- 机器学习 机器学习
- 材料科学 材料科学 材料科学
背景情况:
- 探索巨大的化学化合物空间 (CCS) 在计算上是昂贵的.
- 对分子性质的准确预测对于材料发现至关重要.
- 积极学习 (AL) 提供了一种优化模型培训数据采集的策略.
研究的目的:
- 引入一种新的主动学习 (AL) 算法,用于有效采样化学化合物空间 (CCS).
- 证明算法的选择多样化和代表性的分子的能力,用于高通量模拟.
- 使用最小的模拟数据构建分子性质的预测模型.
主要方法:
- 采用高斯过程回归和边缘化图核 (GPR-MGK) 进行主动学习.
- 针对251,728个基分子 (4-19个碳) 进行采样.
- 利用在模拟数据上训练的定向消息传递神经网络 (D-MPNN).
主要成果:
- AL算法成功地选择了多样化和具有代表性的分子子集.
- 在D-MPNN模型中,使用小的训练集 (0.124%的CCS) 实现了高精度 (计算数据的R2>0.99,实验数据的R2>0.94).
- 来自GPR的预测不确定性独立于分子结构,促进高通量数据生成.
结论:
- 基于GPR-MGK的AL算法使CCS.的成本有效的探索成为可能.
- 在AL选择的数据上训练的D-MPNN模型准确地预测了分子性质.
- 这种方法加速了新分子和新材料的发现.
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