본 논문은 약물 발견 분야에서 중요한 분자 생성 및 분자 특성 예측을 통합하는 새로운 모델 UniGEM을 제안합니다. 기존의 독립적인 접근 방식과 달리, UniGEM은 확산 모델을 기반으로 분자 생성과 특성 예측을 동시에 수행합니다. 단순한 다중 작업 학습의 한계를 극복하기 위해, 분자 골격 생성 후 예측 작업을 활성화하는 2단계 생성 과정과 혁신적인 훈련 전략을 도입했습니다. 이를 통해 두 작업 모두에서 우수한 성능을 달성하며, 자연어 처리 및 컴퓨터 비전 등 다른 분야에도 적용 가능성을 보여줍니다.
