論文の概要: A Perspective on AI-Guided Molecular Simulations in VR: Exploring Strategies for Imitation Learning in Hyperdimensional Molecular Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07189v1
• Date: Wed, 11 Sep 2024 11:21:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-12 14:49:40.624600
• Title: A Perspective on AI-Guided Molecular Simulations in VR: Exploring Strategies for Imitation Learning in Hyperdimensional Molecular Systems
• Title（参考訳）: VRにおけるAI誘導分子シミュレーションの展望:超次元分子システムにおける模倣学習の戦略を探る
• Authors: Mohamed Dhouioui, Jonathan Barnoud, Rhoslyn Roebuck Williams, Harry J. Stroud, Phil Bates, David R. Glowacki,
• Abstract要約: バーチャルリアリティー(iMD-VR)におけるインタラクティブ分子動力学は,近年,「ループ内人間」戦略として開発されている。 本稿では、ユーザ生成したiMD-VRデータセットを用いて、模倣学習(IL)を用いてAIエージェントを訓練する可能性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7853804618032806
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Molecular dynamics simulations are a crucial computational tool for researchers to understand and engineer molecular structure and function in areas such as drug discovery, protein engineering, and material design. Despite their utility, MD simulations are expensive, owing to the high dimensionality of molecular systems. Interactive molecular dynamics in virtual reality (iMD-VR) has recently been developed as a 'human-in-the-loop' strategy, which leverages high-performance computing to accelerate the researcher's ability to solve the hyperdimensional sampling problem. By providing an immersive 3D environment that enables visualization and manipulation of real-time molecular motion, iMD-VR enables researchers and students to efficiently and intuitively explore and navigate these complex, high-dimensional systems. iMD-VR platforms offer a unique opportunity to quickly generate rich datasets that capture human experts' spatial insight regarding molecular structure and function. This paper explores the possibility of employing user-generated iMD-VR datasets to train AI agents via imitation learning (IL). IL is an important technique in robotics that enables agents to mimic complex behaviors from expert demonstrations, thus circumventing the need for explicit programming or intricate reward design. We review the utilization of IL for manipulation tasks in robotics and discuss how iMD-VR recordings could be used to train IL models for solving specific molecular 'tasks'. We then investigate how such approaches could be applied to the data captured from iMD-VR recordings. Finally, we outline the future research directions and potential challenges of using AI agents to augment human expertise to efficiently navigate conformational spaces, highlighting how this approach could provide valuable insight across domains such as materials science, protein engineering, and computer-aided drug design.
• Abstract（参考訳）: 分子動力学シミュレーションは、研究者が薬物発見、タンパク質工学、材料設計などの分野で分子構造と機能を理解し、設計する上で重要な計算ツールである。 その実用性にもかかわらず、MDシミュレーションは分子系の高次元性のため高価である。 バーチャルリアリティー(iMD-VR)におけるインタラクティブ分子動力学は、ハイパフォーマンスコンピューティングを活用して超次元サンプリング問題の解法を加速する「ヒューマン・イン・ザ・ループ」戦略として開発されている。 IMD-VRは、リアルタイム分子運動の可視化と操作を可能にする没入型3D環境を提供することで、研究者や学生がこれらの複雑な高次元システムを効率的に、直感的に探索し、ナビゲートすることができる。 iMD-VRプラットフォームは、ヒトの専門家による分子構造と機能に関する空間的な洞察を素早く生成するユニークな機会を提供する。 本稿では、ユーザ生成したiMD-VRデータセットを用いて、模倣学習(IL)を用いてAIエージェントを訓練する可能性について検討する。 ILはロボット工学において重要な技術であり、エージェントは専門家によるデモンストレーションから複雑な振る舞いを模倣することができ、明示的なプログラミングや複雑な報酬設計の必要性を回避することができる。 ロボット工学における操作タスクにおけるILの利用を概観し、特定の分子「タスク」を解決するためのILモデルのトレーニングにIMD-VR記録をどのように使用できるかについて議論した。 次に,iMD-VR記録から得られたデータに対して,このような手法を適用する方法について検討した。 最後に、AIエージェントを人間の専門知識を強化してコンフォーメーション空間を効率的にナビゲートする研究の方向性と潜在的な課題を概説し、このアプローチが材料科学、タンパク質工学、コンピュータ支援薬物設計といった分野にまたがってどのように価値ある洞察を提供するかを強調した。

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