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DyRAMO

Dyramoは、複数の物性予測モデルの信頼性（適用範囲／Applicability Domain）を考慮しながら生成モデルによる多目的最適化を実行し、報酬ハッキングを回避しつつ有望候補（例：分子）を探索するためのフレームワークである。

基本情報

公式サイト https://github.com/ycu-iil/DyRAMO
公開度 ★★★
ライセンス

MIT License
開発者

寺山慧 (横浜市立大学大学)

吉澤竜哉 (理化学研究所 )
対応OS・利用環境
  • OS：Linux（AlmaLinux 9.3 で動作確認）
  • Python：3.11
  • 主要依存：ChemTSv2 1.0.3 / PHYSBO 2.0.0
  • 任意依存：LightGBM 3.2.1（物性予測用途）
関連論文
  • Yoshizawa, T., Ishida, S., Sato, T., Ohta, M., Honma, T., Terayama, K.
    A data-driven generative strategy to avoid reward hacking in multi-objective molecular design.
    Nature Communications 16, 2409 (2025).
    DOI: 10.1038/s41467-025-57582-3
  • Yoshizawa, T., Ishida, S., Sato, T., Ohta, M., Honma, T., Terayama, K.
    Avoiding Reward Hacking in Multi-Objective Molecular Design: A Data-Driven Generative Strategy with a Reliable Design Framework.
    ChemRxiv (Version 1, 20 June 2024).
    DOI: 10.26434/chemrxiv-2024-dh681
関連サイト