title: Entwicklung und Evaluierung eines Toolkits für das maschinelle Lernen in der organischen Chemie
Creators: name: Kühnemund, Marius
Publisher: name: University of Muenster, Institutional Repository MIAMI
Year: 2024
Subjects: subject: 000 Computer science, information, general works
subject: 547 Organic chemistry

description: In der Chemie eröffnet das maschinelle Lernen die Perspektive, komplexe Problemstellungen zu lösen und neues Wissen für die Entwicklung von Materialien, Arzneimitteln und chemischen Reaktionen zu generieren. Trotz dieser vielversprechenden Aussichten herrscht in der chemischen Forschung eine gewisse Vorsicht gegenüber dem umfassenden Einsatz des maschinellen Lernens. Dies ist teilweise auf das Fehlen einfach zu nutzender Software für das Erstellen von Modellen des maschinellen Lernens zurückzuführen. Um diese Hürde zu überwinden, wurde in dieser Arbeit das leicht handhabbare Toolkit EasyChemML konzipiert. Dieses verfolgt das Ziel, die Kollaboration zwischen Informatiker*innen und Chemiker*innen zu fördern. Das Hauptanliegen dieser wissenschaftlichen Abhandlung bestand in der Entwicklung dieses Toolkits und dessen Evaluierung im Kontext von vier wegweisenden Projekten aus dem Bereich der organischen Chemie. Eine wichtige Erkenntnis aus diesen Projekten war die zentrale Rolle der Molekülrepräsentation für die Vorhersagequalität der Modelle. Darüber hinaus wurden die Auswirkungen von negativen Daten auf die Vorhersagequalität untersucht, wobei sich das Einbeziehen solcher Daten als vorteilhaft erwies. Zusammenfassend leistet diese Dissertation einen wichtigen Beitrag zur Entwicklung und Steigerung der Anwendbarkeit des maschinellen Lernens in der Chemie.
description: 1 Einleitung 1
2 Grundlagen 5
2.1 Informatische Grundlagen . . . . . 5
2.1.1 Python . . . . . 6
2.1.2 Rust . . . . . 8
2.1.3 Genetische Algorithmen . . . . . 10
2.1.4 Maschinelles Lernen . . . . . 14
2.1.5 Beispieldaten . . . . . 21
2.1.6 Evaluierung/Validierung von Modellen . . . . . 24
2.1.7 Distanzfunktion und Ähnlichkeitsmaß . . . . . 29
2.1.8 Leistungsmaß . . . . . 30
2.1.9 Entscheidungsbäume . . . . . 42
2.1.10 Overfitting und Underfitting . . . . . 46
2.1.11 Bootstrap-Aggregation-Verfahren . . . . . 49
2.1.12 Boosting-Verfahren . . . . . 51
2.1.13 Neuronale Netzwerke . . . . . 56
2.1.14 Seq2Seq-Modelle . . . . . 67
2.1.15 Hyperparameter-Optimierung . . . . . 80
2.2 Chemische Grundlagen . . . . . 83
2.2.1 Atome . . . . . 83
2.2.2 Moleküle . . . . . 88
2.2.3 Chemische Reaktion . . . . . 91
2.2.4 Molekülrepräsentationen . . . . . 92
2.2.5 Chemoinformatische Repräsentationen . . . . . 95
2.2.6 Fingerprints als Molekülrepräsentationen . . . . . 100
2.2.7 Maschinelles Lernen in der Chemie . . . . . 104
3 EasyChemML-Toolkit 109
3.1 Einführung in bestehende Bibliotheken für maschinelles Lernen . . . . . 109
3.2 Konzeption und Design des Toolkits . . . . . 113
3.3 Implementierung . . . . . 118
3.3.1 Anwendungsbeispiel . . . . . 118
3.3.2 Datenverwaltung . . . . . 121
3.3.3 Parallelisierung . . . . . 127
3.3.4 Encoder . . . . . 131
3.3.5 Splitter . . . . . 139
3.3.6 Metrik . . . . . 142
3.3.7 Modelle . . . . . 146
3.3.8 Hyperparametersuche . . . . . 150
3.3.9 Jobsystem . . . . . 154
3.4 Bereitstellung der Software . . . . . 158
4 Machine Learning Projekte 159
4.1 Projekt: Multi-Feature-Fingerprint . . . . . 160
4.1.1 Verwandte Arbeiten . . . . . 160
4.1.2 Entwicklung einer generell anwendbaren Molekülrepräsentation
für das maschinelle Lernen . . . . . 162
4.1.3 Implementierung als EasyChemML Modul . . . . . 167
4.1.4 Evaluierung des MFF . . . . . 168
4.1.5 Anwendungen zur Vorhersage von Moleküleigenschaften . . . . . 170
4.1.6 Anwendung zur Vorhersage der Enantioselektivität . . . . . 172
4.1.7 Anwendung zur Vorhersage von Reaktionsausbeuten . . . . . 175
4.1.8 Fazit . . . . . 177
4.2 Projekt: Negative Daten . . . . . 179
4.2.1 Einleitung . . . . . 179
4.2.2 Verwandte Arbeiten . . . . . 180
4.2.3 Aufbau der Untersuchung . . . . . 181
4.2.4 Limitation der experimentellen Daten . . . . . 184
4.2.5 Modellexperimente . . . . . 187
4.2.6 Fazit . . . . . 196
4.3 Projekt: EVO-Fingerprint . . . . . 199
4.3.1 Verwandte Arbeiten . . . . . 199
4.3.2 Entwicklung eines generellen strukturbasierten Fingerprints . . . . . 201
4.3.3 Implementierung als EasyChemML Modul . . . . . 209
4.3.4 Optimierung . . . . . 212
4.3.5 Evaluierung . . . . . 222
4.3.6 Fazit . . . . . 229
4.4 Projekt: Fingerprint2Mol . . . . . 230
4.4.1 Einführung . . . . . 230
4.4.2 Maximale Rekonstruierbarkeit unterschiedlicher Fingerprints . . . . . 233
4.4.3 Fingerprint Rekonstruktion mithilfe eines Transformer-Modells . . . . . 239
4.4.4 Fazit . . . . . 244
5 Fazit 247
5.1 Ausblick . . . . . 250
Tabellenverzeichnis 255
Abbildungsverzeichnis 259
Literaturverzeichnis 269