AI اور دنیا کے مشکل مسائل · کیمیا اور مواد · arXiv · 2026-10-21

کثیر مقصدی کیمیائی تلاش کے لیے قابلِ تشریح میٹا لرننگ

اصل عنوان: Interpretable Meta-Learning for Multi-Objective Chemical Search

مصنفین ایک ماڈیولر پائپ لائن پیش کرتے ہیں جو کثیر-ہدف مالیکیولی دریافت کے لیے Efficient Global Optimization فریم ورک میں قابلِ تفسیر لینیئر میٹا-لرننگ ماڈلز کو موافقت پذیر اعتماد والی عدمِ یقین کی پیمائش کے ساتھ یکجا کرتی ہے۔ کیمیائی مقاصد اور سستے معاون خواص پر تربیت یافتہ میٹا-سیکھے ہوئے سرروگیٹ ایسی قابلِ انتقال کیمیائی معلومات حاصل کرتے ہیں جو محدود ڈیٹا سے نئے مقاصد کے لیے تیزی سے ڈھل جاتی ہیں، اور اسپن-کراس اوور میٹل-آرگینک کمپلیکسز کی ایک حقیقی بڑے پیمانے کی تلاش میں بیس لائن پاریتو کے لحاظ سے 78% زیادہ خراب کارکردگی دکھاتا ہے۔ ایک موافقت پذیر اعتماد-ٹیوننگ الگورتھم جو تلاش کے آگے بڑھنے کے ساتھ انکشاف-استحصال کے توازن کو متحرک انداز میں دوبارہ درست کرتا ہے، وہ اسٹیٹک کیلیبریٹ شدہ فرنٹ کے 50% سے زائد حصے پر مزید غلبہ رکھتا ہے۔

اصل تحریر پڑھیں ↗

تمام آئٹمز →