Fugu-MT 論文翻訳(概要): Diffusion-based Molecule Generation with Informative Prior Bridges

論文の概要: Diffusion-based Molecule Generation with Informative Prior Bridges

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00865v1
Date: Fri, 2 Sep 2022 07:52:06 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2022-09-05 12:37:30.285486
Title: Diffusion-based Molecule Generation with Informative Prior Bridges
Title（参考訳）: インフォメーションプリアーブリッジを用いた拡散に基づく分子生成
Authors: Lemeng Wu, Chengyue Gong, Xingchao Liu, Mao Ye, Qiang Liu
Abstract要約: 本稿では,物理・統計的事前情報を用いた拡散型生成モデルの学習を支援するための,シンプルで新しい手法を提案する。本稿では,リアプノフ関数を用いた橋梁の構築と決定手法を開発し,情報的事前橋梁の提案を多数提案する。包括的実験により,本手法は3次元生成タスクに強力なアプローチを提供することを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 36.42431578790136
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: AI-based molecule generation provides a promising approach to a large area of biomedical sciences and engineering, such as antibody design, hydrolase engineering, or vaccine development. Because the molecules are governed by physical laws, a key challenge is to incorporate prior information into the training procedure to generate high-quality and realistic molecules. We propose a simple and novel approach to steer the training of diffusion-based generative models with physical and statistics prior information. This is achieved by constructing physically informed diffusion bridges, stochastic processes that guarantee to yield a given observation at the fixed terminal time. We develop a Lyapunov function based method to construct and determine bridges, and propose a number of proposals of informative prior bridges for both high-quality molecule generation and uniformity-promoted 3D point cloud generation. With comprehensive experiments, we show that our method provides a powerful approach to the 3D generation task, yielding molecule structures with better quality and stability scores and more uniformly distributed point clouds of high qualities.
Abstract（参考訳）: AIベースの分子生成は、抗体設計、ヒドロラーゼ工学、ワクチン開発など、バイオメディカル科学と工学の幅広い分野への有望なアプローチを提供する。分子は物理法則によって支配されるため、事前情報を訓練手順に組み込んで高品質で現実的な分子を生成することが重要な課題である。本稿では,物理および統計情報を用いた拡散型生成モデルの学習を支援するための,シンプルで新しい手法を提案する。これは、物理的に情報を得た拡散ブリッジ、固定終端時刻に所定の観測値が得られることを保証する確率過程を構築することで達成される。 Lyapunov関数を用いた橋梁の構築と決定手法を開発し,高品質な分子生成と均一な3次元点雲生成のための情報的先行橋の提案を行った。包括的実験により,本手法は,高品質で安定な分子構造と,高品質で均一に分布する点雲の3次元生成に強力なアプローチを提供することを示す。

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