ИИ и сложнейшие проблемы мира · Биоинженерия и синтетическая биология · arXiv · 2026-10-21
GFlowNets, дополненные учебной программой, для генерации последовательностей мРНК
Оригинальное название: Curriculum-Augmented GFlowNets For mRNA Sequence Generation
Дизайн de novo мРНК-последовательностей, кодирующих целевые белки, требует оптимизации множества биологических целей в обширных комбинаторных пространствах синонимичных кодонов — в условиях, где обучение с подкреплением страдает от коллапса мод, а GFlowNets сталкиваются с разреженными вознаграждениями на длинных горизонтах. Curriculum-Augmented GFlowNets (CAGFNs) — это многоцелевой GFlowNet, обучаемый по адаптивной учебной программе, основанной на длине и управляемой прогрессом обучения, и осваивающий постепенно усложняющиеся задачи с более длинными целевыми белками. На CodonDesignEnv — новой среде уровня кодонов, сохраняющей идентичность белков с помощью динамического маскирования действий, — CAGFNs достигают конкурентного или более высокого покрытия и разнообразия фронта Парето, сходятся до 4 раз быстрее, чем GFlowNets без учебной программы, и поддерживают 100% уникальности последовательностей по сравнению с базовыми RL-методами.