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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07189v2
• Date: Mon, 03 Nov 2025 11:59:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-04 18:19:02.666438
• Title: 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--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、超次元分子系をナビゲートするための「ヒューマン・イン・ザ・ループ」戦略として登場した。 本稿では、研究者が作成したiMD-VRデータセットを用いて、模倣学習(IL)によるAIエージェントのトレーニングを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2443405881165761
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Molecular dynamics (MD) 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 emerged as a "human-in-the-loop" strategy for efficiently navigating hyper-dimensional molecular systems. By providing an immersive 3D environment that enables visualization and manipulation of real-time molecular simulations running on high-performance computing architectures, iMD-VR enables researchers to reach out and guide molecular conformational dynamics, in order to efficiently explore complex, high-dimensional molecular systems. Moreover, iMD-VR simulations generate rich datasets that capture human experts' spatial insight regarding molecular structure and function. This paper explores the use of researcher-generated iMD-VR datasets to train AI agents via imitation learning (IL). IL enables agents to mimic complex behaviours from expert demonstrations, circumventing the need for explicit programming or intricate reward design. In this article, we review IL across robotics and Multi-agents systems domains which are comparable to iMD-VR, and discuss how iMD-VR recordings could be used to train IL models to interact with MD simulations. We then illustrate the applications of these ideas through a proof-of-principle study where iMD-VR data was used to train a CNN network on a simple molecular manipulation task; namely, threading a small molecule through a nanotube pore. Finally, we outline future research directions and potential challenges of using AI agents to augment human expertise in navigating vast molecular conformational spaces.
• Abstract（参考訳）: 分子動力学(MD)シミュレーションは、薬物発見、タンパク質工学、材料設計などの分野における分子構造と機能を理解し、設計する研究者にとって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、近年、高次元分子系を効率的にナビゲートするための「ヒューマン・イン・ザ・ループ」戦略として登場した。 IMD-VRは、ハイパフォーマンスコンピューティングアーキテクチャ上で動作するリアルタイム分子シミュレーション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により、研究者が複雑な高次元分子系を効率的に探索するために分子配座のダイナミクスに手を差し伸べ、ガイドすることができる。 さらに、iMD-VRシミュレーションは、ヒトの専門家の分子構造と機能に関する空間的洞察をキャプチャする豊富なデータセットを生成する。 本稿では,研究者が作成したiMD-VRデータセットを用いて,模倣学習(IL)によるAIエージェントのトレーニングを行う。 ILにより、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。 本稿では,iMD-VRに匹敵するロボットとマルチエージェントシステムドメイン間のILについて検討し,iMD-VR記録がILモデルをトレーニングしてMDシミュレーションと相互作用させる方法について論じる。 次に、これらのアイデアの応用を、単純な分子操作タスクでCNNネットワークをトレーニングするために、iMD-VRデータを使用して、ナノチューブ孔を介して小さな分子をスレッディングする、プループ・オブ・プリンシプル・スタディを通じて説明する。 最後に,AIエージェントを用いた巨大分子コンフォメーション空間のナビゲートにおける人間の専門知識の向上に向けた今後の研究の方向性と課題について概説する。

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