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Lambda、EGInterpolatorがDRUGSで分子動力学のギャップを縮小したと報告

Lambdaは、EGInterpolatorをStanfordとのICLR 2026の研究として説明し、豊富なコンフォーマーデータから分子構造を学習してから、乏しいMD軌跡から運動を学習するとした。DRUGSベンチマークでは、この手法が参照シミュレーションとのギャップを結合角で73%、結合長で78%、ねじれ運動で24%縮小したと述べた。