IXThinker·2025-08-06 06:02

新訓練策略破解分子性質預測數據稀缺難題

數據稀缺是機器學習用於分子性質預測的核心瓶頸，影響醫藥、材料及能源等領域。沙特阿卜杜拉國王科技大學團隊提出多任務圖神經網絡訓練策略ACS，在數據有限情況下兼顧多任務學習優勢與任務間干擾控制。

問題背景

分子性質預測與設計廣泛應用於醫藥、溶劑、高分子材料及能源載體等領域，但可用訓練數據稀缺，制約模型表現。多任務學習雖能借助性質間相關性提升效果，卻常因數據分布不均而受負遷移干擾。