Un pastelero decora un pastel: no lo moldea todo de una vez, sino que va dibujando el patrón paso a paso, girando la boquilla en el ángulo adecuado. De manera similar funciona el nuevo modelo de inteligencia artificial llamado Atomic Design Transformer (ADT). Construye moléculas tridimensionales átomo por átomo, eligiendo en cada paso qué elemento añadir y dónde exactamente colocarlo, en relación con los 'vecinos' ya colocados.
El truco está en que ADT no está atado a un sistema de coordenadas global. Para cada nuevo átomo, utiliza el sistema de referencia local de uno de los átomos ya colocados; así se logra independencia de rotaciones y traslaciones de toda la molécula (una propiedad que los físicos llaman invariancia SE(3)). La red en sí está organizada como un transformador causal típico, la arquitectura que subyace a muchos modelos de lenguaje, solo que aquí no predice la siguiente palabra, sino el siguiente átomo.
Las pruebas en el conjunto de datos GEOM-Drugs mostraron que un mismo modelo entrenado puede trabajar con distintos 'andamios' químicos, desde el simple anillo de benceno hasta heterociclos de seis miembros (piridina, pirimidina, pirazina) e incluso furano y tiofeno. El XVR varió desde el 11% para la pirazina hasta casi el 30% para el benceno: cifras modestas pero honestas para la tarea de generar moléculas similares a fármacos. Además, la calidad de los enlaces y ángulos individuales se mantuvo alta incluso para moléculas más grandes (hasta 50 átomos). La generación es rápida y la diversidad de estructuras es considerable, lo que convierte a ADT en un buen 'generador de ideas' para la búsqueda de nuevos medicamentos.
Las moléculas del conjunto GEOM-Drugs son compuestos reales de bases de datos, muchos de los cuales ya se utilizan en farmacéutica. ADT aprende de su forma y puede proponer nuevas variantes aún no sintetizadas.
Un enfoque similar se describe en el relato 'Moloch' de Stanisław Lem: allí, una computadora ensamblaba moléculas según propiedades dadas hasta crear un veneno perfecto.