論文の概要: Swallowing the Bitter Pill: Simplified Scalable Conformer Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17932v3
• Date: Fri, 10 May 2024 04:32:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-13 20:27:06.837571
• Title: Swallowing the Bitter Pill: Simplified Scalable Conformer Generation
• Title（参考訳）: Bitter Pillのスワロー化: シンプルでスケーラブルなコンバータ生成
• Authors: Yuyang Wang, Ahmed A. Elhag, Navdeep Jaitly, Joshua M. Susskind, Miguel Angel Bautista,
• Abstract要約: 分子コンホメータを簡易な定式化により予測する新しい手法を提案する。 構造学習を根本的に単純化し、モデルサイズのスケールアップを簡単にできます。 このモデルは、分子コンフォーマー場(MCF)と呼ばれ、コンフォーマー構造を分子グラフから空間内の3D位置に直接マッピングする関数としてパラメータ化することで機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.341835649897886
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a novel way to predict molecular conformers through a simple formulation that sidesteps many of the heuristics of prior works and achieves state of the art results by using the advantages of scale. By training a diffusion generative model directly on 3D atomic positions without making assumptions about the explicit structure of molecules (e.g. modeling torsional angles) we are able to radically simplify structure learning, and make it trivial to scale up the model sizes. This model, called Molecular Conformer Fields (MCF), works by parameterizing conformer structures as functions that map elements from a molecular graph directly to their 3D location in space. This formulation allows us to boil down the essence of structure prediction to learning a distribution over functions. Experimental results show that scaling up the model capacity leads to large gains in generalization performance without enforcing inductive biases like rotational equivariance. MCF represents an advance in extending diffusion models to handle complex scientific problems in a conceptually simple, scalable and effective manner.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,先行研究の多くのヒューリスティックスをサイドステップとした簡単な定式化による分子コンホメータの予測手法を提案する。 拡散生成モデルを3次元原子位置上で直接訓練することにより、分子の明示的な構造(例えば、ねじれ角をモデル化する)について仮定することなく、構造学習を根本的に単純化し、モデルのサイズを拡大させる。 このモデルは、分子コンフォーマー場(MCF)と呼ばれ、コンフォーマー構造を分子グラフから空間内の3D位置に直接マッピングする関数としてパラメータ化することで機能する。 この定式化により、構造予測の本質を、関数上の分布を学習するために解き明かすことができる。 実験結果から, モデルキャパシティのスケールアップは, 回転等分散のような帰納バイアスを伴わずに, 一般化性能が大きく向上することが示された。 MCFは、概念的に単純でスケーラブルで効果的な方法で複雑な科学的問題を扱うために拡散モデルを拡張する進歩を表している。

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