論文の概要: Diffusion Models for Molecules: A Survey of Methods and Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09511v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 17:22:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:49:17.012339
• Title: Diffusion Models for Molecules: A Survey of Methods and Tasks
• Title（参考訳）: 分子の拡散モデル:方法と課題の調査
• Authors: Liang Wang, Chao Song, Zhiyuan Liu, Yu Rong, Qiang Liu, Shu Wu, Liang Wang,
• Abstract要約: 分子に関する生成タスクは、薬物の発見と材料設計に不可欠である。 拡散モデルは、深い生成モデルの印象的なクラスとして現れている。 本稿では拡散モデルに基づく分子生成法について包括的に調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.44565051667812
• License:
• Abstract: Generative tasks about molecules, including but not limited to molecule generation, are crucial for drug discovery and material design, and have consistently attracted significant attention. In recent years, diffusion models have emerged as an impressive class of deep generative models, sparking extensive research and leading to numerous studies on their application to molecular generative tasks. Despite the proliferation of related work, there remains a notable lack of up-to-date and systematic surveys in this area. Particularly, due to the diversity of diffusion model formulations, molecular data modalities, and generative task types, the research landscape is challenging to navigate, hindering understanding and limiting the area's growth. To address this, this paper conducts a comprehensive survey of diffusion model-based molecular generative methods. We systematically review the research from the perspectives of methodological formulations, data modalities, and task types, offering a novel taxonomy. This survey aims to facilitate understanding and further flourishing development in this area. The relevant papers are summarized at: https://github.com/AzureLeon1/awesome-molecular-diffusion-models.
• Abstract（参考訳）: 分子生成に関する生成タスクは、分子生成に限らず、医薬品の発見と材料設計に不可欠であり、常に大きな注目を集めている。 近年、拡散モデルが深層生成モデルの印象的なクラスとして登場し、広範な研究を引き起こし、分子生成タスクへの応用に関する多くの研究に繋がった。 関連研究の急増にもかかわらず、この地域では最新かつ体系的な調査の欠如が目覚ましい。 特に、拡散モデル定式化、分子データモダリティ、生成タスクタイプの多様性により、地域の成長を妨げ、理解を妨げ、制限する研究の展望は困難である。 そこで本研究では,拡散モデルに基づく分子生成法を包括的に調査する。 方法論的定式化,データモダリティ,タスクタイプの観点から,本研究を体系的にレビューし,新しい分類法を提案する。 本調査は, この地域の理解と発展を促進することを目的としている。 関連する論文は以下の通りである。 https://github.com/AzureLeon1/awesome-molecular-diffusion-models。

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