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 В доколумбовых Андах принадлежность к правящему роду определяла доступ к земле, торговле и статусу, поэтому удержать все внутри семьи было вопросом выживания. Ученые выяснили, что элиты долины Чинча решали эту задачу самым прямым способом — заключая браки между родственниками на протяжении как минимум двух поколений.
Последние несколько лет по всему миру выходит множество работ о том, что микрочастицы искусственных полимеров накапливаются в тканях человека и могут быть небезопасны. Мы решили обратиться к академику Алексею Хохлову, чтобы дать трибуну противоположной точке зрения. Выбор между ними предлагаем сделать читателю.
В эпоху искусственного интеллекта и стремительного развития технологий знание языка становится инструментальной компетенцией, а умение работать с учетом культурного контекста — стратегической. В День филолога, кандидат педагогических наук Екатерина Щавелева, заведующая кафедрой иностранных языков и коммуникативных технологий НИТУ МИСИС рассказывает, как гуманитарное образование приобретает новую ответственность и какое будущее у межкультурной коммуникации.
В доколумбовых Андах принадлежность к правящему роду определяла доступ к земле, торговле и статусу, поэтому удержать все внутри семьи было вопросом выживания. Ученые выяснили, что элиты долины Чинча решали эту задачу самым прямым способом — заключая браки между родственниками на протяжении как минимум двух поколений.
Последние несколько лет по всему миру выходит множество работ о том, что микрочастицы искусственных полимеров накапливаются в тканях человека и могут быть небезопасны. Мы решили обратиться к академику Алексею Хохлову, чтобы дать трибуну противоположной точке зрения. Выбор между ними предлагаем сделать читателю.
Ученые РГУ нефти и газа (НИУ) имени И. М. Губкина предложили подход к отбору малодебетных нефтегазовых месторождений, которые составляют около 88% нераспределенного фонда нефтяных участков. Модель расчета поможет вовлечь в экономический оборот от 400 до 600 миллионов тонн ранее нерентабельных запасов.
В высокогорных районах Гималаев появился новый хищник. Он не боится людей, возглавляет стаи собак и все чаще заходит в деревни. Местные жители называют его «кхипшанг». Речь идет о гибриде гималайского волка и бродячей собаки. Ученые опасаются, что этот зверь изменит хрупкий баланс местной дикой природы и в скором времени станет весьма опасным для человека.
Релиз довольно неожиданно перенес время образования протонов и нейтронов в более раннее прошлое Вселенной. К сожалению, из его текста осталось неясным научное обоснование таких фундаментальных изменений в космологии. Также он резко передвинул в прошлое и момент возникновения реликтового излучения.
При совпадении нескольких условий наши глаза способны улавливать излучение в ближнем инфракрасном спектре. Тогда сетчатка начинает работать как нелинейный фотодетектор.
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