論文の概要: Energy-Guided Flow Matching Enables Few-Step Conformer Generation and Ground-State Identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.22597v1
- Date: Sat, 27 Dec 2025 14:00:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-30 22:37:30.126976
- Title: Energy-Guided Flow Matching Enables Few-Step Conformer Generation and Ground-State Identification
- Title（参考訳）: 数ステップコンバータ生成と基底状態同定が可能なエネルギー誘導型流れマッチング
- Authors: Guikun Xu, Xiaohan Yi, Peilin Zhao, Yatao Bian,
- Abstract要約: 本稿では,明示的な学習エネルギーモデルとフローマッチングを結合する統合フレームワークであるEnFlowを紹介する。
サンプリング中にエネルギー段階的な誘導を取り入れることで,低エネルギー領域への軌道を導出する。
さらに、学習したエネルギー関数は、生成したアンサンブルの効率的なエネルギーベースのランク付けを可能にし、正確な基底状態の同定を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.52894539097255
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generating low-energy conformer ensembles and identifying ground-state conformations from molecular graphs remain computationally demanding with physics-based pipelines. Current learning-based approaches often suffer from a fragmented paradigm: generative models capture diversity but lack reliable energy calibration, whereas deterministic predictors target a single structure and fail to represent ensemble variability. Here we present EnFlow, a unified framework that couples flow matching (FM) with an explicitly learned energy model through an energy-guided sampling scheme defined along a non-Gaussian FM path. By incorporating energy-gradient guidance during sampling, our method steers trajectories toward lower-energy regions, substantially improving conformational fidelity, particularly in the few-step regime. The learned energy function further enables efficient energy-based ranking of generated ensembles for accurate ground-state identification. Extensive experiments on GEOM-QM9 and GEOM-Drugs demonstrate that EnFlow simultaneously improves generation metrics with 1--2 ODE-steps and reduces ground-state prediction errors compared with state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: 低エネルギーコンバータアンサンブルの生成と分子グラフからの基底状態コンバータの同定は、物理ベースのパイプラインで計算的に要求される。
現在の学習に基づくアプローチは、しばしば断片化されたパラダイムに悩まされる: 生成モデルは多様性をキャプチャするが、信頼できるエネルギーキャリブレーションが欠如する一方、決定論的予測器は単一の構造をターゲットとし、アンサンブルの変動を表現できない。
本稿では,非ガウス的FM経路に沿って定義されたエネルギー誘導サンプリングスキームを用いて,流れマッチング(FM)と明示的に学習されたエネルギーモデルとを結合する統一フレームワークEnFlowを提案する。
サンプリング中にエネルギー段階的な誘導を取り入れることで,低エネルギー領域への軌道を導出し,コンフォメーションの忠実度を著しく向上させる。
さらに、学習したエネルギー関数は、生成したアンサンブルの効率的なエネルギーベースのランク付けを可能にし、正確な基底状態の同定を可能にする。
GEOM-QM9 と GEOM-Drugs の大規模な実験により、EnFlow は 1--2 ODE ステップで生成メトリクスを同時に改善し、最先端の手法と比較して基底状態の予測誤差を低減することを示した。
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