ATOM은 다목적 분자 최적화를 트리 구조 탐색으로 형식화한 멀티 에이전트 프레임워크다. 각 트리 노드는 원자적 연산에 해당하며 특정 목적이나 결정 맥락에 특화된 에이전트를 호스팅해, 에이전트들이 트리의 다른 경로를 따라 조율함으로써 단일 정책이나 고정 스칼라화의 한계를 극복하고 다양한 분자 진화 궤적을 유지·비교한다. 활성도·합성 가능성·ADMET 관련 특성을 포함한 다목적 벤치마크에서 강력한 기준선 대비 일관되게 개선된 파레토 커버리지와 하이퍼볼륨을 달성했다.
- •분자 최적화를 트리 구조 탐색으로 형식화해 단일 정책이나 고정 스칼라화의 한계를 극복하고 다양한 트레이드오프 궤적을 동시에 유지한다.
- •각 트리 노드의 에이전트가 특정 목적이나 결정 맹락에 특화되어 경로별로 조율함으로써 전역 합의 없이 장기 의존성을 다룬다.
- •전역 메모리가 과거 최적화 행동을 기록해 목적들 간 균형 잡힌 탐색-활용을 지원한다.
- •활성도, 합성 가능성, ADMET 관련 특성을 포함한 도전적 다목적 벤치마크에서 강력한 기준선 대비 파레토 커버리지와 하이퍼볼륨이 일관되게 향상됩다.
Agents on a Tree: Pathwise Coordination for Multi-Objective Molecular Optimization
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arXiv:2606.00008v1 Announce Type: new Abstract: Multi-objective molecular optimization requires searching vast chemical spaces under conflicting objectives, where early design decisions strongly constrain downstream outcomes. Existing methods typically rely on a single policy or fixed scalarization, which limits their ability to represent diverse trade-offs and to explore multiple promising design trajectories. We propose ATOM, a multi-agent framework that formulates molecular optimization as a
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