AI引导的VR中的分子模拟：探索超高维分子系统中不良学习策略
机器学习
2025-11-04 v2 人工智能
人机交互
生物大分子
摘要
分子动力学(MD)模拟是研究者理解和工程化分子结构与功能的关键计算工具，涉及药物发现、蛋白工程和材料设计等领域。尽管具有重要价值，MD模拟因分子系统的高维度而计算成本高昂。交互式分子动力学在虚拟现实(iMD-VR)中最近作为一种"人类在回路中"的策略，被用于高效地导航超高维分子系统。通过提供能够实现分子构象动力学可视化和操作的沉浸式3D环境，iMD-VR使研究者能够直观指导分子构象动力学，以有效探索复杂的高维分子系统。此外，iMD-VR模拟生成的数据能捕捉人类专家对分子结构与功能的空间洞察。本文探讨了利用不良学习(IL)训练AI智能体以模仿专家演示的策略。IL使智能体能够从专家演示中学习复杂行为，无需显式编程或复杂的奖励设计。在本文中，我们回顾了机器人和多智能体系统领域的IL应用，这些领域与iMD-VR相当，讨论iMD-VR记录如何用于训练IL模型以与MD模拟交互。随后，我们通过一个示范性研究展示了这些想法的应用：使用iMD-VR数据训练CNN网络完成一个简单的分子操作任务——将小分子穿过纳米管孔。最后，我们概述了使用AI智能体来增强人类专家在导航广泛分子构象空间方面的未来研究方向和潜在挑战。
引用
@article{arxiv.2409.07189,
title = {AI-Guided Molecular Simulations in VR: Exploring Strategies for Imitation Learning in Hyperdimensional Molecular Systems},
author = {Mohamed Dhouioui and Jonathan Barnoud and Rhoslyn Roebuck Williams and Harry J. Stroud and Phil Bates and David R. Glowacki},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.07189},
year = {2025}
}
备注
(First presented at the First Workshop on "eXtended Reality \& Intelligent Agents" (XRIA24) @ ECAI24, Santiago De Compostela (Spain), 20 October 2024)