본 논문은 흐름 일치(flow matching) 기반 생성 모델링의 생물학적 응용에 대한 최초의 종합적인 조사 논문이다. 생성적 적대 신경망, 마스크 자기 인코더, 확산 모델과 같은 생성 모델의 발전이 생물학 연구에 혁신을 가져온 가운데, 흐름 일치는 확산 기반 모델의 강력하고 효율적인 대안으로 떠오르고 있다. 본 논문은 흐름 일치의 기본 및 변형을 체계적으로 검토하고, 생물학적 서열 모델링, 분자 생성 및 설계, 펩타이드 및 단백질 생성의 세 가지 주요 영역으로 응용 사례를 분류하여 최근 진전 상황을 심층적으로 검토한다. 또한, 일반적으로 사용되는 데이터셋과 소프트웨어 도구를 요약하고, 향후 연구 방향에 대한 논의를 제시한다. 관련 자료는 https://github.com/Violet24K/Awesome-Flow-Matching-Meets-Biology 에서 확인할 수 있다.
시사점, 한계점
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시사점: 흐름 일치 기반 생성 모델링의 생물학적 응용에 대한 최초의 종합적 조사를 제공하여 해당 분야의 연구 동향을 파악하고 향후 연구 방향을 제시한다. 생물학적 서열 모델링, 분자 생성 및 설계, 펩타이드 및 단백질 생성 등 다양한 분야에서 흐름 일치의 적용 가능성을 보여준다. 관련 데이터셋과 소프트웨어 도구에 대한 정보를 제공한다.
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한계점: 본 논문은 2025년 7월 시점의 연구 동향을 바탕으로 작성되었으므로, 그 이후의 연구 결과는 반영되지 않았을 수 있다. 흐름 일치 기반 모델의 한계점이나 다른 생성 모델과의 비교 분석이 부족할 수 있다. 특정 응용 분야에 대한 심층적인 분석보다는 광범위한 개요에 집중되어 있을 가능성이 있다.
