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迈向视频生成模型分子世界
从模拟中的单个帧开始，新系统使用生成式 AI 来模拟分子的动力学，连接静态分子结构并将模糊图片开发成视频。
来源:MIT新闻 - 人工智能随着生成式 AI 模型能力的不断增强，您可能已经看到它们如何将简单的文本提示转换为超现实主义图像甚至扩展的视频剪辑。
RFdiffusion这项工作于去年 12 月在神经信息处理系统会议 (NeurIPS) 上发表的一篇论文中提出。去年夏天，它因其潜在的商业影响而在国际机器学习会议的 ML4LMS 研讨会上获奖。
分子动力学的一些小进步在实验中，Jing 和他的同事发现 MDGen 的模拟类似于直接运行物理模拟，同时产生的轨迹快 10 到 100 倍。该团队首先测试了他们的模型接收分子的 3D 框架并生成接下来的 100 纳秒的能力。他们的系统将这些世代的连续 10 纳秒块拼凑在一起以达到该持续时间。研究团队发现，MDGen 的精度可与基线模型相媲美，同时在大约一分钟内完成视频生成过程——这仅仅是基线模型模拟相同动态所需三个小时的一小部分。
分子动力学向前迈出的一些小步 摆弄蛋白质动力学Jing 和共同主要作者 Hannes Stärk 表示，MDGen 是朝着更有效地生成分子动力学迈出的早期迹象。尽管如此，他们缺乏数据来使这些模型立即对设计诱导化学家希望在目标结构中看到的运动的药物或分子产生影响。