論文の概要: Fast 3D Molecule Generation via Unified Geometric Optimal Transport
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15252v1
- Date: Fri, 24 May 2024 06:22:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-27 16:00:17.648415
- Title: Fast 3D Molecule Generation via Unified Geometric Optimal Transport
- Title（参考訳）: 統一幾何最適輸送による高速3次元分子生成
- Authors: Haokai Hong, Wanyu Lin, Kay Chen Tan,
- Abstract要約: 本稿では,高速かつ効率的な3次元分子生成のための新しい3次元分子生成フレームワークGOATを提案する。
基本分布と対象データ分布の間の多モード特徴をマッピングするコストを測定するための幾何輸送公式を定式化する。
我々の公式は、統一的で同値で滑らかな表現空間の中で解決される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.89095414975696
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper proposes a new 3D molecule generation framework, called GOAT, for fast and effective 3D molecule generation based on the flow-matching optimal transport objective. Specifically, we formulate a geometric transport formula for measuring the cost of mapping multi-modal features (e.g., continuous atom coordinates and categorical atom types) between a base distribution and a target data distribution. Our formula is solved within a unified, equivalent, and smooth representation space. This is achieved by transforming the multi-modal features into a continuous latent space with equivalent networks. In addition, we find that identifying optimal distributional coupling is necessary for fast and effective transport between any two distributions. We further propose a flow refinement and purification mechanism for optimal coupling identification. By doing so, GOAT can turn arbitrary distribution couplings into new deterministic couplings, leading to a unified optimal transport path for fast 3D molecule generation. The purification filters the subpar molecules to ensure the ultimate generation performance. We theoretically prove the proposed method indeed reduced the transport cost. Finally, extensive experiments show that GOAT enjoys the efficiency of solving geometric optimal transport, leading to a double speedup compared to the sub-optimal method while achieving the best generation quality regarding validity, uniqueness, and novelty.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,フローマッチング最適輸送目標に基づく高速かつ効率的な3次元分子生成のための新しい3次元分子生成フレームワークGOATを提案する。
具体的には、基底分布と対象データ分布の間の多モード特徴(例えば、連続原子座標、カテゴリー原子型)をマッピングするコストを測定するための幾何輸送公式を定式化する。
我々の公式は、統一的で同値で滑らかな表現空間の中で解決される。
これは、マルチモーダルな特徴を等価ネットワークを持つ連続潜在空間に変換することで達成される。
さらに,2つの分布間の高速かつ効率的な輸送には最適分布結合の同定が必要であることがわかった。
さらに,最適結合同定のための流動浄化機構を提案する。
これにより、GOATは任意の分布結合を新しい決定論的結合に変換することができ、高速な3次元分子生成のための最適な輸送経路が確立される。
精製は、サブパー分子をフィルタし、究極の生成性能を確保する。
提案手法が実際に輸送コストを削減したことを理論的に証明する。
最後に、GOATは幾何的最適輸送を解くことの効率を享受し、妥当性、特異性、新規性に関する最高の世代品質を達成しつつ、準最適法に比べて2倍のスピードアップをもたらすことを示す。
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