3D Molecules Generative Modeling via Bayesian Flow Networks

Conceptos Básicos

Geometric Bayesian Flow Networks (GeoBFN) achieves state-of-the-art 3D molecule generation performance.

Resumen

• Introduction to Unified Generative Modeling of 3D Molecules via Bayesian Flow Networks.
• Abstract on the challenges in applying diffusion models to molecule geometry.
• Proposal of Geometric Bayesian Flow Networks (GeoBFN) for 3D molecule geometry modeling.
• Methodology on SE-(3) invariant density modeling and Bayesian Flow Networks.
• Overcoming noise sensitivity in molecule geometry with smoother transformations.
• Optimized discretised variable sampling for improved generation quality.
• Results showing GeoBFN's superior performance in both unconditional and conditional molecule generation tasks.
• Ablation studies on input modalities' impact on atom stability and molecule stability.

Estadísticas

GeoBFNは、QM9での分子安定性が90.87％、GEOM-DRUG1での原子安定性が85.6％を達成しました。

Citas

"Advanced generative model derived from simplified continuity assumptions has been difficult to apply directly to geometry generation applications."
"GeoBFN achieves state-of-the-art performance on multiple 3D molecule generation benchmarks."

Ideas clave extraídas de

Unified Generative Modeling of 3D Molecules via Bayesian Flow Networks

by Yuxuan Song,... a las arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15441.pdf

Consultas más profundas

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GeoBFNの方法論は、他の分子タスクに適用することができます。例えば、タンパク質デザインや化合物設計などの分野で活用される可能性があります。GeoBFNは異なるモダリティからの変数を扱うため、さまざまな分子関連タスクに適応させることができます。また、条件つき生成や特定プロパティへの最適化など、幅広い分子関連課題にも応用可能です。

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