AIを活用した匂い分子発見フレームワーク

この論文は、香料およびフレーバー業界にとって重要な課題である、新しい匂い分子を発見するための新しいアプローチを提示しています。 QSARモデルによって誘導された生成AIモデル（VAE）を活用し、限られたトレーニングデータからでも新しい匂い分子を生成できます。 外部データセットに対する検証と生成された構造の分析は、化学空間を探索し、合成的に実行可能な候補を生成するアプローチの有効性を示しています。 有効性を確保するための拒否サンプリングの使用は、実用的な考慮事項です。

• •VAEとQSARを組み合わせて匂い分子を生成。
• •限られたトレーニングデータという課題に対処。
• •生成された構造の高い有効性と独自性を実証。
• •単純な誘導体化を超えた化学空間の探索。
• •香料およびフレーバー業界向けの有望なアプローチを提供。