tree 위에 있는 agent: 다목적 분자 최적화에 대한 경로 지향적 동기화
arXiv:2606.00008v1 Announce Type: new 분자 최적화는 충돌하는 목표를 고려하여 대규모 화학 공간을 탐색해야 하는데, 초기 설계 결정은 하류 결과에 강한 영향을 미치게 된다. 현재의 방법은 보통 단일 정책이나 고정 스칼라화만 사용하는데, 이는 다양한 대가의 비교와 다수의 유망한 설계 경로를 탐색할 수 있는 능력을 제한한다. 우리는 ATOM을 제안하는데, 이는 분자 최적화 문제를 tree-structured 검색으로 형식화하는 다기능 framework이다. 각 노드는 원자 연산에 해당하며, 특정 목표나 결정 맥락에 특화된 agent가 호스트된다. agent들은 tree의 다양한 경로를 따라 협조한다 보다는 global consensus를 강제하지 않아, method가 대가의 분자 진화 경로를 유지하고 비교할 수 있게 한다. global memory는 past optimization behavior의 기억을 통해 objectives 간의 balanced exploration과 exploitation을 지원한다. 이 tree-structured interaction은 분자 설계에 내재된 long-horizon dependencies를 reasoning할 수 있게 한다. activity, synthesizability, ADMET-related properties를 포함하는 다목표 벤치마크에 대한 실험은 ATOM이 강력한 baseline보다 consistently improved Pareto coverage와 hypervolume를 달성한다는 것을 보여준다. 이 결과는 분자 최적화에 대한 pathwise multi-agent coordination의 효과성을 입증한다. code는 https://anonymous.4open.science/r/ATOM-41CE에서 이용할 수 있다.
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