化学空间导航仪：流生成式AI引导分子属性控制

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将 ScienceAI   设为 星标 第一时间掌握 新鲜的 AI for Science 资讯 作者 |  康奈尔大学魏光浩 编辑 | ScienceAI 分子设计是药物发现和材料科学中的一个核心挑战。目前，潜在可行的药物类小分子化合物的数量估计在10^23到10^60之间。这意味着即使使用最先进的计算方法，也无法穷举地搜索所有可能的分子结构。 高效地探索和深入理解庞大的化学空间，对于加速分子科学的进展和推进实际应用有着至关重要的作用。 统一的ChemFlow框架 为了解决上述挑战，来自康奈尔、哈佛、加州理工和深度原理的研究者们联合提出了 一个名为ChemFlow的生成式AI新框架， 被收录在2024年的NeurIPS会议中。 论文链接： https://arxiv.org/abs/2405.03987（点击文末「阅读原文」，直达Paper） 代码链接： https://github.com/garywei944/ChemFlow 新框架中引入了动力系统的视角，将问题表述为学习一个 ………………………………