3D2SMILES: Translating Physical Molecular Models into Digital DeepSMILES Notations Using Deep Learning
Notice bibliographique
Résumé
Physical molecular models are widely used in educational settings for teaching organic and other branches of chemistry, offering an intuitive way of understanding molecular structures. Conversely, virtual models, while less intuitive, provide additional functionalities such as the ability to retrieve molecular names and other properties. Currently, to the best of our knowledge, there is a gap between 3D molecular models and their digital counterparts. This paper introduces a computer vision model designed to bridge this gap by converting images of physical molecular models into their digital DeepSMILES representations. This conversion facilitates further information retrieval, enhancing educational utility. We developed both synthetic and real datasets to train our model and evaluated its performance across various dataset combinations, model architectures, and dataset sizes. Additionally, we attempted to improve the model's accuracy by multi-image input and beam search. We achieved 62.0\% top-1 accuracy and 80.3\% top-3 accuracy with beam search and multi-image input on our validation set. We also explored the model's characteristics, such as explainability by saliency maps, error analysis, and examined its calibration. We also discussed the model's limitations and directions for future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».