В НИУ ВШЭ узнали, как собрать «идеальную» молекулу лекарства
Исследователи факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ улучшили метод обучения генеративных потоковых нейросетей для работы с неструктурированными задачами. Это поможет искать новые лекарства эффективнее.
Результаты работы были представлены на одной из ведущих конференций по машинному обучению — ICLR 2025. Текст работы доступен в репозитории Arxiv.org. Генеративные потоковые сети (GFlowNets) — особый тип алгоритмов машинного обучения, который строит сложные объекты шаг за шагом. Ученые применяют их для поиска белков, лекарств и оптимизации транспортных систем.
Чтобы GFlowNets находили такие сложные структуры, исследователи объясняют им свойства объекта, который они хотели бы получить. Чем ближе решение нейросети по свойствам к заданным, тем более высокую награду она получит. Сеть стремится решить задачу так, чтобы получить максимальный приз. На данные она не обращает внимание, только на вознаграждение. Оно вычисляется через уравнение, которое называют функцией вознаграждения.
Процесс поиска сложного объекта можно сравнить со сборкой модели из блоков Lego. Вы последовательно добавляете детали, пока не получится что-то цельное, при этом у каждого объекта есть своя заданная ценность. Собранная модель растения, например, может оцениваться дороже модели животного. В отличие от других методов машинного обучения, которые будут стремиться любой ценой получить растение, GFlowNets будут собирать много разных объектов, но растения чаще, чем животных: так выгоднее.
При таком типе поиска GFlowNets используют две вероятностные модели, которые работают в паре: прямую и обратную. Прямая модель — прораб-строитель, который решает, куда идти дальше, и предсказывает вероятность последующего состояния, а обратная модель — эксперт-разборщик, который определяет, каким был предыдущий шаг. Важно, чтобы эти потоки были сбалансированы, но сделать это очень сложно. Во-первых, требуются большие вычислительные мощности, во-вторых, обратная модель не обладает достаточной гибкостью: обычно исследователи запрещают ей меняться в процессе поиска и подсматривать за действиями прямой.
Ученые НИУ ВШЭ нашли способ оптимизировать обратную модель с помощью метода Trajectory Likelihood Maximization (TLM). Они доработали алгоритмы обратной модели таким образом, чтобы она могла постоянно сверяться с действиями прямой модели.
«Мы сделали так, что поиск оптимального решения стал похож на переговоры, в которых обе стороны готовы менять свою позицию. В задачах с большой степенью неизвестности обратная модель — лишь вспомогательный инструмент, улучшающий результаты прямой модели. Мы искали способ сделать работу обратной модели гибкой и наконец смогли его получить», — поясняет один из авторов работы, стажер-исследователь Международной лаборатории стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ Тимофей Грицаев.
После внедрения TLM функция вознаграждения, описывающая успешность решения задачи для обратной модели, стала сложнее. Однако, несмотря на увеличение сложности, вся система поиска стала быстрее и эффективнее.
«Наш метод заметно быстрее просматривает пространство возможных решений и находит больше качественных вариантов. Этот подход в целом сближает генеративные модели с методами обучения с подкреплением», — говорит Никита Морозов, младший научный сотрудник Центра глубинного обучения и байесовских методов Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ.
Авторы исследования уверены, что их работа поможет специалистам, применяющим GFlowNets в различных областях, таких как поиск новых лекарственных соединений, разработка материалов с заданными свойствами, а также тонкая настройка крупных языковых моделей. Благодаря способности таких сетей эффективно исследовать огромное пространство решений и быстро находить наиболее оптимальные варианты можно заметно сократить нагрузку на вычислительные мощности.
Telegram 
Дзен 
VK Ученые из МФТИ и Объединенного института ядерных исследований завершили комплексный анализ поведения констант связи Стандартной модели на высоких энергиях. Используя ренормализационную группу, авторы оценили вероятность того, что наш вакуум — физическое состояние, в котором существует все вещество во Вселенной,— рано или поздно «провалится» в более глубокое энергетическое состояние.
В работе летчика-испытателя возникают тысячи нештатных ситуаций. У пилота нет времени на раздумья, действовать нужно очень быстро. Со временем у пилотов появляется так называемая летная интуиция. Однако испытатель Су-57, герой России Сергей Богдан не исключил, что со временем летную интуицию сможет заменить искусственный интеллект.
Ученые Сеченовского Университета и коллеги показали, что поврежденный лицевой нерв можно восстанавливать с помощью участка самого нервного ствола — без забора дополнительного фрагмента собственного нерва из другой области. При этом стандартная пересадка фрагмента собственного нерва пока дала более выраженное восстановление, поэтому новый подход авторы рассматривают не как замену, а как щадящую альтернативу для отдельных случаев.
Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.
Эксперимент физиков из ЦЕРН позволил рассмотреть поведение глюонов внутри атомных ядер с беспрецедентной точностью. При сверхвысоких плотностях эти элементарные частицы переставали размножаться и начинали объединяться. Это помогло найти подтверждение теории «глюонного насыщения», а не принятого «ядерного затенения» для определенного диапазона сверхвысоких энергий.
Со стороны профессия летчика-испытателя часто выглядит как череда опасных полетов, требующих бесстрашия и способности мгновенно импровизировать. В действительности ее основу составляют методика, дисциплина, технические знания и умение честно рассказать о каждой особенности машины. Его задача — не просто поднять самолет в воздух, но и понять, насколько точно он выполняет команды, предсказуемо ли ведет себя на сложных режимах и какие изменения необходимо внести в конструкцию или систему управления.
Долгое время считалось, что до прихода европейцев тропические леса Амазонии были заселены сравнительно плохо. Однако выяснилось, что плотная растительность скрывает большинство следов древних обществ. С помощью воздушного лазерного сканирования ученые обнаружили сотни неизвестных земляных сооружений и предположили, что около двух тысяч лет назад население юго-западной части Амазонии могло достигать трех миллионов человек.
Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.
Очереди на заправках стали привычным явлением в России, а на фоне информационного вакуума от властей о конкретных показателях производства бензина в июне население вынуждено ориентироваться на слухи. Все это выглядит довольно странно, но есть нюанс: скорее всего, кризис уже начинает выдыхаться. Как именно мы это выяснили?
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно