Mira Jürgens

新框架提高AI在分子结构检索预测中的可信度

研究人员开发了一个用于质谱分子结构检索中选择性预测的新框架，旨在提高机器学习预测在关键应用中的可信度。该框架在MassSpecGym基准上进行了评估，通过分析输入、指纹和检索层面的不确定性，将低风险预测与低置信度预测分开。研究发现，检索层面的不确定性是拒绝不可靠预测的最强标准，而一阶置信度度量则提供了有效的基线。这种方法允许从业者指定可接受的错误率，并获得高概率满足该约束的标注子集。