Einblick - 化学
化学におけるマルチフィデリティベイズ最適化の適用: 課題と主要な考慮事項
化学における新規分子や材料の発見を加速するためにマルチフィデリティベイズ最適化を活用する際の条件と課題について分析した。
有機化学における SN2 反応経路の幾何学的前組織化による触媒作用
酵素が用いる幾何学的前組織化の原理を模倣することで、小分子水素結合供与体触媒が SN2 反応の速度決定段階を加速することができる。
希少な放射性元素プロメチウムの基本的な化学的性質が遂に観測された
プロメチウムは希少な放射性元素であり、その化学的性質の解明は長年の課題であったが、新たに開発された有機リガンド分子を用いて、プロメチウムイオンを含む錯体の合成に成功し、その特性を明らかにした。
化学大規模言語モデル ChemLLM
化学分野の対話型言語モデルを開発し、化学タスクの性能を大幅に向上させた。
大規模言語モデルは化学者を超えるか
大規模言語モデルは化学分野の多くの課題で人間の専門家を超えるが、安全性に関する問題などでは大きな限界がある。
LlaSMol: 大規模言語モデルを化学分野で活用するための大規模で包括的な高品質な教示学習データセットの構築
大規模言語モデルを化学分野の様々なタスクで高い性能を発揮させるために、大規模で包括的な高品質な教示学習データセットを構築し、それを用いて化学分野向けの大規模言語モデルを開発した。
分子設計のためのカーネル弾性オートエンコーダー
KAEは、分子設計においてVAEとAEの長所を統合し、優れた生成性能を提供します。
MD17を超えて：反応性xxMDデータセット
MD17データセットの限界を超えた新しいxxMDデータセットの導入とその重要性に焦点を当てる。