OpenChem: 計算化学と薬剤設計のための深層学習ツールキット

深層学習モデルは、コンピュータビジョンや自然言語処理などのデータが豊富な研究領域において優れた結果を示しています。現在、計算化学や材料インフォマティクスにおいて深層学習の重要性が高まっており、化学構造とその性質との関係をモデル化するのに効果的に適用できる可能性があります。化学および材料データの膨大な増加に伴い、深層学習モデルは、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、最近傍法などの従来の機械学習技術を上回ることができるようになります。本稿では、計算化学と薬剤設計のためのPyTorchベースの深層学習ツールキットであるOpenChemを紹介します。OpenChemは、簡単かつ迅速なモデル開発、モジュラーソフトウェア設計、およびいくつかのデータ前処理モジュールを提供します。GitHubリポジトリを介して無料で利用可能です。