Navigating the Design Space of Equivariant Diffusion-Based Generative Models for De Novo 3D Molecule Generation

Navigating the Design Space of Equivariant Diffusion-Based Generative Models for De Novo 3D Molecule Generation

1 本研究の学術的背景は、材料科学や薬物発見における3D分子設計のための深層生成拡散モデルの開発です。研究課題の核心をなす学術的「問い」は、大きな分子構造や限られた訓練データに対するこれらのモデルの性能がまだ最適でないという問題をどのように解決するか、です。

2 本研究の目的は、E(3)等方性拡散モデルの設計空間を探索し、新たなモデルであるEQGAT-diffを開発し、その性能を確認することです。学術的独自性と創造性は、EQGAT-diffが連続的な原子位置を取り入れ、化学要素と結合タイプをカテゴリー化し、訓練の収束と生成サンプルの品質を大幅に向上させる時間依存の損失重み付けを採用している点にあります。

3 本研究の着想は、画像生成の領域での拡散モデルの進化と、分子データへの適用の困難さから来ています。また、分子生成のための幾何学的深層学習の応用が科学界で注目を集め、革新的なアプローチの道を開いています。本研究は、これらの研究動向を踏まえ、3D空間で新しい分子をサンプリングできる生成モデルの開発に取り組んでいます。

4 本研究では、EQGAT-diffモデルを開発し、その性能をQM9とGEOM-Drugsのデータセットで評価しました。その結果、EQGAT-diffは既存のモデルを大幅に上回る性能を示しました。また、大規模なPubChem3Dデータセットで訓練したEQGAT-diffの転移性を評価し、明示的な水素を持つ目標分布に対しても有効であることを確認しました。

5 本研究の有効性は、EQGAT-diffモデルの性能を既存のモデルと比較することで検証しました。また、大規模なデータセットで訓練したモデルが、小規模だが複雑な分子データセットに対しても有効であることを示すことで、その転移性を検証しました。