Equivariant Energy-Guided SDE for Inverse Molecular Design

要約

逆分子設計は、生成された分子が特定の望ましい特性を満たす必要がある材料科学および創薬において重要です。
この論文では、拡散モデルのエネルギー関数のガイダンスの下で制御可能な3D分子生成のための柔軟なフレームワークである、等変エネルギーガイド確率微分方程式（EEGSDE）を提案します。
正式には、エネルギー関数が直交変換に対して不変である限り、EEGSDE は 3D 分子構造の幾何学的対称性を自然に利用することを示します。
経験的に、設計されたエネルギー関数のガイダンスの下で、EEGSDE は、量子特性と分子構造を対象とした逆分子設計において、QM9 のベースラインを大幅に改善します。
さらに、EEGSDE は、対応するエネルギー関数を線形に組み合わせることにより、複数のターゲット プロパティを持つ分子を生成できます。

要約(オリジナル)

Inverse molecular design is critical in material science and drug discovery, where the generated molecules should satisfy certain desirable properties. In this paper, we propose equivariant energy-guided stochastic differential equations (EEGSDE), a flexible framework for controllable 3D molecule generation under the guidance of an energy function in diffusion models. Formally, we show that EEGSDE naturally exploits the geometric symmetry in 3D molecular conformation, as long as the energy function is invariant to orthogonal transformations. Empirically, under the guidance of designed energy functions, EEGSDE significantly improves the baseline on QM9, in inverse molecular design targeted to quantum properties and molecular structures. Furthermore, EEGSDE is able to generate molecules with multiple target properties by combining the corresponding energy functions linearly.

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