分子
原子、分子、复合物级性质预测均最佳,清华分子预训练框架登Nature子刊
编辑 | KXAI 已广泛用于药物发现和材料设计中的分子筛选。当前的自监督分子预训练方法往往忽略了分子的基本化学特性和物理原理。为了解决这个问题,来自清华大学的研究人员提出了一种称为分数去噪(Fractional denoising,Frad)的分子预训练框架,以学习有效的分子表示。通过这种方式,噪声变得可自定义,允许纳入化学先验,从而大大改善分子分布建模。实验表明,Frad 始终优于现有方法,在力预测、量子化学特性和结合亲和力任务中,取得最先进的结果。改进的噪声设计提高了力准确性和采样覆盖范围,这有助于创建物理一
9/20/2024 12:08:00 PM
ScienceAI
击败25个分子设计算法,佐治亚理工、多伦多大学、康奈尔提出大语言模型MOLLEO
作者 | 佐治亚理工学院王浩瑞编辑 | ScienceAI分子发现作为优化问题,因其优化目标可能不可微分而带来显著的计算挑战。进化算法(EAs)常用于优化分子发现中的黑箱目标,通过随机突变和交叉来遍历化学空间,但这会导致大量昂贵的目标评估。在这项工作中,佐治亚理工学院、多伦多大学和康奈尔大学研究者合作提出了分子语言增强进化优化(MOLLEO),通过将拥有化学知识的预训练大语言模型(LLMs)整合到进化算法中,显著改善了进化算法的分子优化能力。该研究以《Efficient Evolutionary Search Ov
7/1/2024 4:14:00 PM
ScienceAI
- 1
资讯热榜
标签云
AI
人工智能
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
DeepSeek
AI绘画
谷歌
机器人
数据
大模型
Midjourney
开源
智能
Meta
用户
微软
GPT
学习
技术
图像
Gemini
智能体
马斯克
AI新词
AI创作
Anthropic
英伟达
论文
训练
代码
算法
LLM
Stable Diffusion
芯片
腾讯
苹果
蛋白质
Claude
开发者
AI for Science
Agent
生成式
神经网络
机器学习
3D
xAI
研究
人形机器人
生成
AI视频
百度
计算
工具
Sora
GPU
大语言模型
华为
RAG
AI设计
字节跳动
具身智能
搜索
大型语言模型
场景
深度学习
AGI
视频生成
预测
视觉
伟达
架构
Transformer
神器推荐
DeepMind
亚马逊
特斯拉
编程
AI模型