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PROBE方法实现机器学习原子势可靠性概率预测,性能随骨干网络表达力增强而提升

研究提出PROBE(Post-hoc Reliability from Backbone Embeddings)方法,将机器学习原子势(MLIP)不确定性量化重构为选择性分类问题。通过在预训练MLIP的冻结原子表征上训练紧凑判别分类器,PROBE生成单调跟踪实际误差的每预测可靠性概率,性能随骨干表达力增强而提升,且是后验和架构无关的。

B910化工 5月4日 18:40 477

CompleteRXN 构建化学反应数据库补全基准,约束解码模型在极端分布外测试达91%准确率

研究引入CompleteRXN大规模监督基准,用于化学反应方程式的补全任务。通过对齐USPTO不完整反应与原子平衡的机理反应构建训练集。约束反应平衡器(CRB)在随机分割上达到99.20%等价准确率,在极端分布外分割上达91.12%。但在未整理的完整USPTO上性能显著下降,揭示了基准与实用鲁棒性之间的差距。

B910化工 5月4日 18:38 509