الذكاء الاصطناعي ومشكلات العالم الصعبة · الهندسة الحيوية والبيولوجيا التركيبية · arXiv · 2026-10-21

GFlowNets معززة بمنهج متدرج لتوليد تسلسلات mRNA

العنوان الأصلي: Curriculum-Augmented GFlowNets For mRNA Sequence Generation

يتطلب التصميم الدي نوفو (de novo) لتسلسلات mRNA التي ترمز لبروتينات مستهدفة تحسين أهداف بيولوجية متعددة عبر فضاءات توافقية واسعة من الكودونات المترادفة، وهو وضع يعاني فيه التعلم المعزز من انهيار الأنماط (mode collapse) وتواجه فيه GFlowNets مكافآت شحيحة على آفاق طويلة. وGFlowNets المعززة بمنهج متدرج (CAGFNs) هي شبكة GFlowNet متعددة الأهداف تُدرَّب بمنهج تكيفي قائم على الطول تحركه نسبة تقدم التعلم، بحيث تتعلم من مهام أصعب تدريجياً ببروتينات مستهدفة أطول. على CodonDesignEnv، وهي بيئة جديدة على مستوى الكودون تحافظ على هوية البروتين عبر الإخفاء الديناميكي للإجراءات، تحقق CAGFNs تغطية وتنوعاً تنافسيين أو أقوى لواجهة باريتو (Pareto front)، وتتقارب أسرع حتى 4 مرات من GFlowNets غير المتدرجة، وتحافظ على تفرد التسلسل بنسبة 100% مقارنة بخطوط الأساس للتعلم المعزز.

اقرأ المصدر الأصلي ↗

جميع العناصر →