Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Tạo phân tử được kiểm soát đa phương thức với mô hình ngôn ngữ khuếch tán

Created by
  • Haebom

Tác giả

Yunzhe Zhang, Yifei Wang, Khánh Vinh Nguyễn, Pengyu Hong

Phác thảo

Để Khắc phục những hạn chế của mô hình khuếch tán tạo phân tử dựa trên SMILES hiện có, chỉ hỗ trợ các ràng buộc đơn phương thức, bài báo này đề xuất Mô hình ngôn ngữ khuếch tán tạo phân tử được kiểm soát đa phương thức (CMCM-DLM), hỗ trợ các ràng buộc đa phương thức và bổ sung các ràng buộc mới. CMCM-DLM áp dụng các ràng buộc của nhiều phương thức khác nhau, chẳng hạn như cấu trúc phân tử và tính chất hóa học, theo từng bước bằng cách thêm Mô-đun kiểm soát cấu trúc (SCM) và Mô-đun kiểm soát tính chất (PCM) vào mô hình khuếch tán được đào tạo trước. SCM thiết lập bộ khung phân tử ở giai đoạn đầu và PCM tinh chỉnh các tính chất hóa học của các phân tử được tạo ra để đạt được các giá trị mục tiêu ở giai đoạn sau. Kết quả thực nghiệm chứng minh hiệu quả và khả năng thích ứng của CMCM-DLM, cho thấy sự tiến bộ đáng kể trong việc tạo phân tử trong lĩnh vực khám phá thuốc mới.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Chúng tôi khắc phục những hạn chế của các mô hình hiện tại bằng cách đề xuất một mô hình sản xuất phân tử hỗ trợ các ràng buộc đa phương thức.
Chúng tôi trình bày một phương pháp hiệu quả để tận dụng các mô hình được đào tạo trước bằng cách thêm các ràng buộc mới mà không cần đào tạo lại.
Bằng chứng về tiềm năng sử dụng trong tạo ra phân tử ở nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm phát triển thuốc mới.
Thực hiện các chức năng điều khiển hiệu quả thông qua việc áp dụng riêng biệt các mô-đun điều khiển cấu trúc và đặc tính.
Limitations:
Cần nghiên cứu thêm về việc áp dụng các ràng buộc cho các chế độ khác ngoài hai chế độ đã trình bày (cấu trúc phân tử, tính chất hóa học).
ĐáNh giá hiệu suất tổng quát là cần thiết cho các phân tử có nhiều kích thước và độ phức tạp khác nhau.
Cần có thêm nghiên cứu về khả năng diễn giải và giải thích của mô hình.
Cần phải đánh giá hiệu suất và xác minh khả năng mở rộng trên các tập dữ liệu quy mô lớn.
👍