実践

技術レポート再現（フィンガープリントによる化合物の予測根拠可視化 | 三井化学）

これまでの記事では、Fingerprintの可視化や構造式描画のカスタマイズについてまとめてきた。今回は、それらでまとめてきた手法を駆使して、機会学習による化合物の物性予測根拠の可視化を実施する。具体的には、第43回ケモインフォマティク...

MI関連技術レポート再現（AIを用いたポリマー設計・検証サイクルの試行回数大幅低減 | 昭和電工）

マテリアルズインフォマティクスに関する企業の技術レポート・解析内容を再現する。はじめに技術レポート内容以下は、産総研の研究成果記事(2018/11/27)1より昭和電工株式会社（社長：森川宏平以下、昭和電工）と国立研究開発法人...

化合物の溶解度予測（予測の信頼性も評価する）

化合物の溶解度予測（基礎編）をベースにして、今回は予測の信頼性（=予測値の分散=予測値がどれだけ不安定か）も合わせて評価した。具体的には、分割の異なる訓練・テストデータを使って何度も予測を行うことで、予測値がどれだけブレるか検証した。目...

化合物の溶解度予測（基本編）

オープンになっているデータセット、具体的には1290化合物の水溶解度のデータで構造物性相関解析（いわゆるQSPR）を行う。目的分子の水溶解度（LogS）を予測すること諸条件データ 1290分子の水溶解度（LogS）データ（sdfファ...