في السابق، كانت النماذج التوليدية للبحث عن الأدوية تعمل مثل رسام يرسم دون اختيار القماش. كانت تتعلم من الجزيئات الموجودة وتنتج جزيئات مشابهة فقط، دون التفكير في كيفية تنظيم الفضاء نفسه للمركبات الممكنة. يغيّر SpaceGFN هذا النهج: الآن الفضاء الكيميائي هو لعبة تركيب، حيث يحدد المستخدم القطع وقواعد التجميع.
داخل هذه اللعبة يعمل GFlowNet، وهي طريقة قادرة على اختيار الخيارات ذات الخصائص المطلوبة بكفاءة دون فحص كل شيء. إنها مثل مشترٍ ذكي في متجر ضخم يتوجه مباشرة إلى الأرفف المطلوبة بدلًا من التجول في جميع الممرات. في وضع التحرير (Editing)، يُطبَّق نفس المنطق لتحسين المركبات المعروفة: بدل التغييرات العشوائية، تُستخدم فقط تفاعلات كيميائية مسموحة تحافظ على قابلية التصنيع.
هذا النهج يجعل البحث عن الأدوية أكثر وعيًا: بدل التوليد الأعمى، يتم تصميم الفضاء وفقًا للمهمة. إنه مثل بناء مدينة بتخطيط مدروس بدل البناء العشوائي في أرض خالية.
يُقدَّر فضاء جميع الجزيئات الممكنة بـ $10^{60}$ مركبًا، وهو عدد أكبر من عدد الذرات في الكون.
فكرة الأكوان الجزيئية القابلة للبرمجة تذكّر بـ «باني العوالم» من رواية «السيبربياد» لستانيسلاف ليم.