Many-Body Descriptors for Predicting Molecular Properties with Machine Learning: Analysis of Pairwise and Three-Body Interactions in Molecules
Notice bibliographique
Résumé
Machine learning (ML) based prediction of molecular properties across chemical compound space is an important and alternative approach to efficiently estimate the solutions of highly complex many-electron problems in chemistry and physics. Statistical methods represent molecules as descriptors that should encode molecular symmetries and interactions between atoms. Many such descriptors have been proposed; all of them have advantages and limitations. Here, we propose a set of general two-body and three-body interaction descriptors which are invariant to translation, rotation, and atomic indexing. By adapting the successfully used kernel ridge regression methods of machine learning, we evaluate our descriptors on predicting several properties of small organic molecules calculated using density-functional theory. We use two data sets. The GDB-7 set contains 6868 molecules with up to 7 heavy atoms of type CNO. The GDB-9 set is composed of 131722 molecules with up to 9 heavy atoms containing CNO. When trained on 5000 random molecules, our best model achieves an accuracy of 0.8 kcal/mol (on the remaining 1868 molecules of GDB-7) and 1.5 kcal/mol (on the remaining 126722 molecules of GDB-9) respectively. Applying a linear regression model on our novel many-body descriptors performs almost equal to a nonlinear kernelized model. Linear models are readily interpretable: a feature importance ranking measure helps to obtain qualitative and quantitative insights on the importance of two- and three-body molecular interactions for predicting molecular properties computed with quantum-mechanical methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».