下記の文章は論文のアブストラクトをChatGPTに解釈させたものであり、正確性は保証しません。

• 論文タイプ：原著論文

• 掲載誌：arXiv（プレプリントサーバー）

本研究の背景と関連研究：
本研究は、化学合成の逆合成（retrosynthesis）というプロセスに関連しています。逆合成とは、目標分子の前駆体を特定するプロセスであり、材料設計や薬物探索において重要です。しかし、可能な化学変換の検索空間が非常に広く、専門家でも多大な時間を要するため、このプロセスは困難です。そのため、効率的なコンピュータ支援合成が長い間研究されてきました。最近の人工知能の進歩により、機械学習（ML）を用いた手法が登場し、従来の方法だけでは得られない実験の設計や洞察を化学者に提供することが可能になり、逆合成の研究は新たな転換点を迎えています。

本研究の目的とその重要性：
本研究の目的は、機械学習を用いた逆合成予測モデルの性能向上です。従来のMLベースの手法は、化学反応と生成物・原料の対応データ（ペアデータ）を大量に必要としますが、これらのデータは入手が困難であり、企業が貴重な資産として保護しているため、研究者の利用が制限されています。この問題に対処するため、本研究では、容易にアクセスできる非ペアデータ（生成物・原料の対応データの一部）を用いて、仮想的なペアデータを生成し、モデルの訓練を支援する手法を提案しています。具体的には、RetroWISEという自己ブースティングフレームワークを提案し、実際のペアデータから推定されたベースモデルを用いて、非ペアデータを用いた仮想的な反応生成と拡張を行い、優れたモデルを実現しています。

本研究で用いた材料やデータの詳細：
本研究では、実験データではなく、既存のデータベースや文献から得られる非ペアデータを用いています。具体的なデータの詳細は論文中には記載されていませんが、非ペアデータは生成物・原料の対応データの一部であり、容易にアクセスできるため、大量のデータを取得することができます。

本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？
本研究では、RetroWISEという自己ブースティングフレームワークを提案し、その性能を評価しています。具体的には、3つのベンチマークデータセットを用いて、RetroWISEの性能を他の最先端のモデルと比較しています。その結果、RetroWISEは最も優れた性能を示し、特に稀な変換の予測精度を改善することができることが示されています。これにより、RetroWISEは仮想的な反応生成によって訓練のボトルネックを克服し、より効果的なMLベースの逆合成モデルの実現に向けた道を開拓しています。

本研究の有効性はどのように検証した？
本研究では、3つのベンチマークデータセットを用いてRetroWISEの性能を評価しています。具体的な評価指標は論文中には記載されていませんが、RetroWISEは他の最先端のモデルと比較して最も優れた性能を示しており、特に稀な変換の予測精度の改善に成功しています。

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