ConfRover는 단백질의 구조와 동역학을 동시에 학습하는 새로운 자기회귀 모델입니다. 기존 모델들의 한계인 시간 의존성 고려 실패 및 시간 독립적 샘플링 지원 부족 문제를 해결하기 위해, 단백질 특정 정보와 각 시간 프레임의 구조를 잠재 공간에 임베딩하는 인코딩 계층, 프레임 간 구조 동역학을 포착하는 시간 모듈, 그리고 연속 공간에서 구조를 생성하는 SE(3) 확산 모델을 포함하는 모듈형 아키텍처를 사용합니다. 대규모 단백질 MD 데이터셋인 ATLAS를 사용한 실험을 통해 다양한 하위 작업에서 구조 동역학 학습 및 지원의 효과를 입증하였으며, 단일 프레임워크 내에서 단백질 구조 및 궤적을 모두 샘플링하는 최초의 모델입니다.
