QALPA: Моделирование диффузионной модели с учетом конкретных свойств для эффективного исследования химических пространств гибких молекул

#QALPA #Моделирование #Аннонс #Изучение #Здесь

arXiv: 2609.16527v1 Аннонс Тип: перекрестное резюме: Изучение химического пространства гибких молекул по-прежнему сопряжено с трудностями, поскольку огромное число возможных соединений и конформаций наряду со все возрастающими затратами и ограниченным обобщением 3D-генеративных моделей для более крупных и сложных молекул ограничивают доступ к неисследованным химическим веществам. Здесь мы введем QALPA ("Квантовое обучение для повышения стоимости имущества и космического пространства") - ориентированную на собственность систему регенерации, которая сочетает модель равномерного диффузирования E(3) с активным обучением и эффективными квантово-механическими методами (QM) для итеративного изучения целевых комбинаций объектов недвижимости QM. Путем объединения производства с оценкой на основе физики QALPA повышает молекулярный отбор проб и надежность моделей в малонаселенных районах химического пространства. Наши результаты показывают, что обучение дополнительным наборам данных QM с охватом как малых (QM7-X), так и крупных (Aquamarine) соединений, подобных наркотикам, позволяет получать точное молекулярное образование по широкому диапазону

Физика > Химическая физика [Представлено 15 сентября 2026 года] Название: QALPA: Диффузионная модель с использованием имущества для эффективного исследования химических пространств гибких молекул View PDF HTML (экспериментальный) Резюме: Изучение химического пространства гибких молекул по-прежнему сопряжено со значительными трудностями, поскольку огромное число возможных соединений и конформаций наряду с ростом стоимости и ограниченным обобщением 3D-генеративных моделей для более крупных и сложных молекул ограничивает доступ к неисследованным химическим веществам. Здесь мы введем QALPA ("Квантовое обучение для повышения стоимости имущества и космического пространства") - ориентированную на собственность систему регенерации, которая сочетает модель равномерного диффузирования E(3) с активным обучением и эффективными квантово-механическими методами (QM) для итеративного изучения целевых комбинаций объектов недвижимости QM. Путем объединения производства с оценкой на основе физики QALPA повышает молекулярный отбор проб и надежность моделей в малонаселенных районах химического пространства. Наши результаты свидетельствуют о том, что обучение дополнительным наборам данных QM с охватом как небольших (QM7-X) и крупных (Aquamarine), похожих на лекарственные соединения, позволяет получать точное молекулярное образование по широкому диапазону размеров, повышая возможность передачи за пределы учебного распределения сложных систем собственности, включающих как обширные, так и…