📚 2026年5月 月次論文レビュー — 📄 その他
対象期間: 2026-05-01 〜 2026-05-31
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11. Confidence is the key: how conformal prediction enhances the generative design of permeable peptides▶ スライドあり
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· その他
判断:
本論文は AstraZeneca Molecular AI チーム（Laura van Weesep、Gökçe Geylan ら）を中核とする多機関共同研究で、Conformal Prediction (CP) を RL ベースの cyclic peptide 生成フレームワーク（PepINVENT / REINVENT 系統）に統合し、designed peptide の reliability と RL exploration の efficiency を同時に改善することを目的とする。 core problem は「RL agent が predictive model の applicability domain を外れた高 reward 領域に誘導される」という典型的な generative…
12. Benchmarking Generative AI Against Bayesian Optimization for Constrained Multi-Objective Inverse Design▶ スライドあり
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判断:
本論文は Awan（Ministry of Defense, Doha）と Razzaq（University of Limerick）による比較研究で、**constrained multi-objective inverse design**（property vector Y → feasible input vector X の mapping）を **Bayesian Optimization (BO)** と **fine-tuned LLM** の両アプローチで benchmark する。application domain は materials informatics で、具体的には resins、polymers、…
13. LM2Protein: A Structure-to-Token Protein Large Language Model▶ スライドあり
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判断:
LM2Protein は中国の複数機関（CUHK 主導 + NUS + 北京交通 + HK PolyU + HKUST-Guangzhou）による共同研究で、**protein 3D structure を VQ-VAE で discrete structural tokens に変換**し、**Qwen 2.5 decoder の tokenizer を拡張**することで protein structure prediction / inverse folding / RNA design を unified Seq2Seq framework で扱う、約 1.5B parameter のマルチタスクモデルを提案する。 技術的には 3 段構成。