Молекулярный компас для поиска лекарств экспресс

Оригинал: "SEISMO: Increasing Sample Efficiency in Molecular Optimization with a Trajectory-Aware LLM Agent"
arXiv:2602.00663 · 2026-01-31 · CC BY 4.0 · 1 мин
Программа учится на каждой попытке и находит нужные молекулы в разы быстрее.

Химик, который ищет новое лекарство, похож на повара без рецепта: у него есть список желаемых свойств, но миллионы возможных ингредиентов. Каждая проба стоит дорого и занимает время, поэтому пробовать нужно с умом.

Новая программа SEISMO действует как повар, который пробует блюдо после каждого шага и сразу решает, что добавить дальше. Она не ждёт, пока накопится целая партия попыток, а меняет молекулу после каждого измерения. При этом она помнит весь путь: что уже пробовали, что получилось, что нет.

В испытаниях на 23 задачах SEISMO набирала нужные свойства в 2-3 раза быстрее прежних программ, часто почти достигая максимума за 50 попыток.

Если программе объяснять словами, почему молекула не подошла — например, «слишком плохо растворяется в воде», — она находит решение ещё быстрее. Это значит, что советы опытного химика помогают программе не меньше, чем сами измерения.

Такой подход может ускорить поиск лекарств и других полезных молекул, экономя время и дорогие эксперименты.

Программа SEISMO названа в честь сейсмографа: как прибор улавливает малейшие колебания почвы, так алгоритм улавливает малейшие улучшения в свойствах молекулы.

Учёные
Erwin SchrödingerHugh Everett III
Понятия
оптимизация открытие лекарств с помощью ИИ оптимизация ресурсов квантовых вычислений максимальное правдоподобие дизайн лекарств фермент генетический алгоритм персонализированная медицина активное обучение slam медицина атомистическое моделирование выборка по важности агент языковая модель белков стохастическое моделирование автоматизация объём выборки ускорение молекулярной динамики символьная регрессия