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このAI論文は、効率的な水素燃焼予測のための画期的な機械学習モデルを紹介しています：「ネガティブデザイン」および反応化学におけるメタダイナミクスを活用しています

ポテンシャルエネルギーサーフェス（PES）は、原子または分子の位置とそれに関連するポテンシャルエネルギーの関係を表します。PESは分子の挙動、化学反応、物質の特性を理解する上で不可欠です。これらのサーフェスは、構成要素の原子または分子の位置が変化するにつれてシステムのポテンシャルエネルギーがどのように変化するかを記述します。これらのサーフェスはしばしば高次元で複雑であり、特に大きな分子またはシステムの場合には正確な計算が難しいです。機械学習（ML）モデルの信頼性は、特に化学反応系の場合、高エネルギー状態を経験する必要があるため、トレーニングデータの多様性に強く依存します。MLモデルは、既知のトレーニングデータの間を補間しますが、予測はトレーニングセット内の分子や構成と似ていない場合には信頼性が低くなる可能性があります。特定の反応系のためにバランスの取れた多様なデータセットを作成することは難しいです。機械学習モデルは依然として過学習の問題に苦しむことがあり、元のテストセットでは正確さが高いモデルでも、MDシミュレーションに適用するとエラーが発生する可能性があります。特にエネルギーの構成が非常に多様なガス相化学反応の場合です。カリフォルニア大学、ローレンスバークレー国立研究所、ペンシルベニア州立大学の研究者は、最初の系統的なサンプル用の共通変数（CV）を用意することで、最初に設計された水素燃焼データセットを拡張するアクティブラーニングALワークフローを構築しました。彼らの研究は、PESのより完全なMLモデルを作成するために負の設計データ収集戦略が必要であることを反映しています。このアクティブラーニング戦略に従うことで、彼らはより多様かつバランスの取れた最終的な水素燃焼MLモデルを実現しました。MLモデルは再トレーニングなしで正確な力を回復させ、軌道を続けることができました。彼らは水素燃焼における有限温度と圧力での遷移状態の変化と反応機構を予測することができました。彼らのチームは、アクティブラーニングアプローチをRxn18の例で示しました。この例では、ポテンシャルエネルギーサーフェスが2つの反応座標、CN（O2-O5）とCN（O5-H4）に投影されました。MLモデルのパフォーマンスは、AIMDと正規モード計算から導かれた元のデータポイントを分析することによって追跡されました。アクティブラーニングのラウンドが進むにつれてメタダイナミクスシミュレーションを使用してサンプリングし、エラーが減少しました。彼らは、メタダイナミクスを不安定な構造の効率的なサンプリングツールとして見つけ、そのようなデータを使用してMLモデルを再トレーニングすることによって、ALワークフローを通じてPESランドスケープの穴を特定するのに役立ちます。メタダイナミクスをサンプリングツールとしてのみ使用することにより、トリッキーなCV選択ステップを回避できます。彼らの将来の仕事には、デルタ学習のような別のアプローチの分析やC-GeMのようなより物理的なモデルでの作業も含まれています。

ブラックボックス化学プロセスの最適化

化学プロセスの設計と最適化は、プロセスエンジニアリングの主要なタスクの一つです化学システム（例：ユニット操作）を構築する際、多くの設計パラメータがある場合、...

「線形代数1：線形方程式とシステム」

「これは、機械学習の基礎数学である線形代数の基本に関するシリーズの最初のエントリですこの記事は、以下の言語で読まれることを勧めます…」

ディープラーニングによる触媒性能の秘密の解明：異種触媒の高精度スクリーニングのための「グローバル+ローカル」畳み込みニューラルネットワークのディープダイブ

触媒の表面の形状が、触媒のさまざまな特性によって特定の化学反応に影響を与えるため、私たちは表面化学でこれらの効果を研究しています。研究者たちは、ディープラーニングモデルを使用した高速テストがこれらの効果をより良く理解し、触媒の開発を加速するのに役立つと考えています。しかし、既存のモデルは触媒の作業について正確な予測をすることができません。表面化学の触媒は、グラフと特性の両方で記述されます。しかし、特性はこれらの原子がどのように接続されているかに注意を払いません。これにより、モデルが形状の詳細と反応での機能を捉えることが困難になります。グラフベースの機械学習モデルはまた、分子が互いに結合する場所の重要な詳細を失い、特定の予測をするのが複雑になります。そのため、化学反応において材料がどのように機能するかを理解するためのより簡単な方法が必要です。中国の浙江大学の研究者らは、これに関する解決策を見つけました。彼らはGLCNNという特別なプログラムを作成しました。このプログラムは、分子が表面上にどのように配置されているかの微細な詳細を見て、分析します。これは、表面と分子が結合する場所を単純なグリッドと数値のリストに変換することで行います。この新しいモデルは、研究者が表面上のすべての化学反応の微細な詳細を理解するのに役立ちます。これは、コンピュータが特定の化学プロセスにおいて材料の振る舞いを予測する能力を高めるための一歩です。また、さまざまなアプリケーションのための新しい触媒の設計に大いに役立つ可能性もあります。 GLCNN方法にデータ拡張（DA）を追加すると、より大きなデータセットが作成され、コンピュータが限られたデータに基づいて予測を行うことを防ぎます。GLCNNは、分子が表面にどのように結合するかを予測するのに優れた能力を持つコンピュータプログラムです。過去に使用された他のコンピュータモデルよりも非常に小さな誤差で、OH分子が特定の触媒に結合する方法を予測する素晴らしい仕事をしました。この組み合わせにより、それは触媒の形状と化学的特性の両方を理解するのに役立ちます。したがって、GLCNNは、なぜ一部の材料が化学反応においてより優れた性能を発揮するのかを理解することができる、超スマートなツールのようなものです。これは、コンピュータが化学において優れた能力を持つための一歩です。解析の記述子部分では、原子の配置方法とその電子特性が、触媒の作業性を予測する上で非常に重要であることがわかりました。使用される金属の種類も重要であり、原子がその周りにどのように配置されているよりもさらに重要です。GLCNNの異なるレイヤーを見てみると、それはかなりスマートです。化学構造の明らかな詳細を選び出してから、より複雑な情報を探し、触媒の作業性に関する正確な予測を行うのに役立ちます。したがって、このGLCNN方法は、触媒を迅速かつ正確にテストするための便利なツールです。さまざまな触媒に対応することができるため、最適な触媒を見つけるための優れた解決策です。

『キャタリスト研究の変革：テキスト入力を使用したエネルギー予測のために設計された Transformer ベースの AI モデル、CatBERTaに出会ってください』

化学触媒の研究は、常に新しい長期的な解決策が求められるダイナミックな分野です。現代の産業の基盤である触媒は、化学反応を促進するために消費されずに使用され、より環境に優しいエネルギーの生成から医薬品の創造まで、さまざまな分野で活用されています。しかし、最適な触媒材料を見つけることは、複雑な量子化学計算と広範な実験テストが必要な困難で長期的なプロセスでした。持続可能な化学プロセスを作り出すための重要な要素は、特定の化学反応に最適な触媒材料を見つけることです。Density Functional Theory（DFT）などの技術はうまく機能しますが、さまざまな触媒を評価するために多くのリソースが必要となるため、いくつかの制約があります。単一のバルク触媒は多くの表面の向きを持ち、吸着物はこれらの表面のさまざまな場所に付着することができるため、DFT計算だけに頼ることは問題があります。これらの課題に取り組むために、研究者グループはエネルギー予測のためのTransformerベースのモデルであるCatBERTaを導入しました。CatBERTaは、優れた性能を示すディープラーニングモデルである事前学習済みのTransformerエンコーダをベースに構築されています。その特徴的な点は、人間が理解できるテキストデータを処理し、吸着エネルギー予測のためのターゲット特徴量を追加することができることです。これにより、研究者は人間が理解しやすい形式でデータを提供し、モデルの予測の利用性と解釈性を向上させることができます。このモデルは、入力テキストの特定のトークンに集中する傾向があります。これは、CatBERTaの注意力スコアの研究から導かれた主要な結論の1つです。これらの指標は、表面に付着する物質である吸着物、触媒の全体的な構成、およびこれらの要素間の相互作用と関連しています。CatBERTaは、吸着エネルギーに影響を与える触媒システムの重要な要素を特定し、重要視することができるようです。この研究は、吸着配置を説明するための有用な用語として相互作用する原子の重要性を強調しています。吸着物の原子がバルク材料の原子と相互作用する方法は、触媒にとって重要です。興味深いことに、リンクの長さやこれらの相互作用する原子の元素組成などの変数は、吸着エネルギーの正確な予測にほとんど影響を与えません。この結果は、CatBERTaが手元のタスクにとって最も重要な要素を優先し、テキスト入力から最も関連性の高い情報を抽出する可能性があることを示唆しています。精度の面では、CatBERTaは吸着エネルギーを平均絶対誤差（MAE）0.75 eVで予測することが示されています。この精度は、このような予測を行うために使用される広く使われているグラフニューラルネットワーク（GNN）と比較しても遜色ありません。また、化学的に同じシステムの場合、CatBERTaからの推定エネルギーは、互いに引いた場合に19.3%まで系統的なエラーを効果的に相殺することができます。これは、触媒のスクリーニングと反応性評価の重要な部分であるエネルギーの差の予測の誤りをCatBERTaが大幅に減らす可能性があることを示しています。結論として、CatBERTaは従来のGNNに対する可能性のある代替手段を提供します。エネルギー差の予測の精度を向上させる可能性を示し、より効果的かつ正確な触媒スクリーニング手続きの開発の道を開くことができるでしょう。

「過去のデータ、Ray、およびAmazon SageMakerを使用して装置のパフォーマンスを最適化する」

この記事では、Amazon SageMakerを使用してRayのRLlibライブラリを使って、過去のデータのみを使用して最適な制御ポリシーを見つけるためのエンドツーエンドのソリューションを構築します強化学習についてもっと学ぶには、Amazon SageMakerで強化学習を使用するを参照してください

「新しいAIの研究が、化学的な匂いを説明する能力において、機械学習モデルが人間レベルのスキルを達成することを示している」という

神経科学における基本的な課題は、刺激の物理的特性と知覚的特性の関連性を理解することです。視覚の色や聴覚の音高のように、他の感覚では物理的特性と知覚的品質の間に確立されたマッピングが存在しますが、この研究では化学構造と嗅覚の知覚の間のマッピングは適切に理解されていないことが示されています。これらの懸念に対処するため、研究者は化学構造を嗅覚知覚にマッピングするためのニューラルネットワークベースのモデルを開発し、知覚的な距離と階層を捉えるPrincipal odor map（POM）を作成しました。彼らは5,000の分子と嗅覚ラベルのデータセットで実験し、モデルを訓練し、将来の検証チャレンジを行いました。その結果、モデルの予測が新しい嗅覚物質に対する人間の評価と非常に一致することが示されました。POMは知覚的な関係を保持し、従来の構造ベースのマップを上回る性能を発揮しました。この研究は、機械学習が嗅覚空間をマッピングし、嗅覚知覚を理解する可能性を強調しています。研究者は、さまざまなモデルの嗅覚好みを予測するためにグラフニューラルネットワーク（GNN）モデルを従来のカウントベースのフィンガープリントモデルと比較しました。GNNモデルは、55％の嗅覚ラベルについて人間の審査員の評価に追いついたり上回ったりする性能を発揮しました。化学反応中の不純物は、刺激セットでの臭いの知覚に寄与する可能性のある要素として特定されました。GNNモデルは、明確な構造的決定要因と多くの訓練例を持つラベルに対して最も優れた性能を発揮しましたが、審査員のパフォーマンスはラベルに対する熟知度によって異なりました。 Principal odor map（POM）の堅牢性を評価するために、研究者は分子構造と臭いの知覚のマッピングにおける逆説的な関係を50％のケースでPOMが正しく予測する結果を得ましたが、基準モデルは90％で大幅に悪化しました。POMの座標に基づく線形モデルは、化学情報学モデルよりも嗅覚適用性、臭いの検出閾値、および複数のデータセット間の知覚的類似性を予測する性能が優れていました。この人間の嗅覚の駆動マップは、分子構造と臭い知覚の複雑な関係のさらなる探索の基盤を提供します。これにより、化学、嗅覚神経科学、心理物理学の分野が進展することが期待されます。

タンパク質を用いたディープラーニング

この記事を書く際には、2つの対象読者を想定しています。1つ目は機械学習に入門しようとしている生物学者であり、もう1つは生物学に入門しようとしている機械学習者です。もし生物学または機械学習のいずれにも詳しくない場合でも、どうぞご参加ください。ただし、時折混乱するかもしれません。そして、両方に詳しい場合は、この記事は必要ないかもしれません – これらのモデルが実際にどのように機能するかを確認するために、直接例のノートブックに移動できます：タンパク質言語モデルのファインチューニング（PyTorch、TensorFlow） ESMFoldを使用したタンパク質の折りたたみ（現時点ではopenfoldの依存関係のため、PyTorchのみ）生物学者向けの紹介：言語モデルとは一体何なのか？タンパク質を扱うモデルは、BERTやGPTのような大規模な言語モデルに強く影響を受けています。したがって、これらのモデルがどのように機能するかを理解するために、2016年ごろに遡ってみましょう。ドナルド・トランプはまだ選出されておらず、Brexitも起こっておらず、ディープラーニング（DL）は毎日新記録を打ち立てている最新の技術です。DLの成功の鍵は、人工ニューラルネットワークを使用してデータの複雑なパターンを学習することです。ただし、DLには1つの重大な問題があります – 実際には、良い結果を得るためには非常に多くのデータが必要であり、多くのタスクではそのデータが利用できませんでした。例えば、英語の文を入力として受け取り、それが文法的に正しいかどうかを判断するためのDLモデルを訓練したいとしましょう。そのためにトレーニングデータを集めると、以下のようなものになるでしょう：理論的には、当時このタスクは完全に可能でした – このようなトレーニングデータをDLモデルに与えれば、新しい文が文法的に正しいかどうかを予測することができるようになるはずです。しかし、実際にはうまくいかなかったのです。なぜなら、2016年当時、ほとんどの人々が各タスクごとに新しいモデルをランダムに初期化していたからです。これはつまり、モデルがトレーニングデータの例だけから必要なすべての知識を学ぶ必要があったということです！それがどれほど困難であるかを理解するために、機械学習モデルであり、私があなたに学習してほしいタスクのトレーニングデータを与えるとします。以下に示します：ここで、あなたが見たことのない言語を選んだため、おそらく自信を持ってこのタスクを学習できるとは思えません。おそらく何百回も何千回もの例を見るまで、入力の中で再発する単語やパターンをいくつか見つけ出すことができるかもしれません。その場合でも、新しい単語や一般的でない表現が登場すると、あなたは間違った予測をする可能性があります。偶然ではありませんが、当時のDLモデルの性能もほぼ同じでした！では、同じタスクを英語で試してみましょう：今回は簡単です – タスクは単に映画のレビューがポジティブ（1）かネガティブ（0）かを予測することです。2つのポジティブな例と2つのネガティブな例だけで、おそらくほぼ100%の正確さでこのタスクを達成できるでしょう。なぜなら、英語の語彙や文法、映画や感情表現に関する文化的な文脈について、すでに豊富な前提知識を持っているからです。その知識がなければ、最初のタスクのような状況になります – 入力の中にさえ表面的なパターンを見つけるには、膨大な数の例を読む必要があります。そして、何十万もの例を研究する時間をかけても、英語のタスクにおいてたった4つの例だけで得られるよりもはるかに正確な予測はできません。重要なブレークスルー：転移学習機械学習では、このような既知の知識を新しいタスクに転移する概念を「転移学習」と呼びます。このような転移学習をDLにうまく適用することは、2016年ごろのこの分野の主要な目標でした。2016年までには、事前学習された単語ベクトル（非常に興味深いものですが、このブログ記事の範囲外です！）などが存在し、一部の知識が新しいモデルに転移できるようになっていましたが、この知識の転移はまだ比較的表面的であり、モデルはまだ大量のトレーニングデータが必要でした。この状況は2018年まで続きました。その年、ULMFiTと後にBERTという2つの重要な論文が発表されました。これらは、自然言語の転移学習を本当にうまく機能させた最初の論文であり、特にBERTは事前学習された大規模な言語モデルの時代の始まりを示しました。両論文で共有されているトリックは、ディープラーニングの人工ニューラルネットワークの内部構造を利用したものです…

FermiNet（フェルミネット）：第一原理に基づく量子物理学と化学

最近Physical Review Researchに掲載された論文では、ディープラーニングが現実世界のシステムの量子力学の基礎方程式を解くのにどのように役立つかを示していますこれは重要な基礎科学的な問題だけでなく、将来的には実用的な用途につながる可能性がありますこれにより、研究者は実験室で作る前に、シリコン上で新しい材料や化学合成を試作することができます本日、この研究からのコードも公開される予定ですこれにより、計算物理学や化学のコミュニティは私たちの研究を基にさまざまな問題に応用することができます私たちは、大きな電子の集合体である化学結合の量子状態をモデル化するのに適した新しいニューラルネットワークアーキテクチャ、Fermionic Neural NetworkまたはFermiNetを開発しましたFermiNetは、原子や分子のエネルギーを最初の原理から計算するためのディープラーニングの最初のデモンストレーションであり、これまでで最も正確なニューラルネットワーク手法ですDeepMindのAI研究で開発されたツールやアイデアが自然科学の基本的な問題の解決に役立ち、FermiNetはタンパク質の折りたたみ、ガラス状のダイナミクス、格子量子色力学などのプロジェクトとともに、そのビジョンを実現するための取り組みに加わります

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AIを用いて量子スケールで物質をシミュレーションする

21世紀のいくつかの重要な課題を解決するためには、清潔な電力の生産や高温超伝導体の開発など、特定の特性を持つ新しい材料の設計が必要ですこれをコンピュータ上で行うには、電子のシミュレーションが必要です電子は原子が分子を形成する際の結合や、固体中の電気の流れを制御する亜原子粒子です

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