arXiv、Autoregressive Boltzmann Generatorsを発表 分子システムサンプリング改善
学術論文投稿サイトarXivは2026年6月25日(現地時間)に公開した研究論文において、統計物理学における分子システムの効率的なサンプリングを目的とした新たなモデリングフレームワーク「Autoregressive Boltzmann Generators (ArBG)」を発表した。ArBGは、従来のBoltzmann Generators (BGs)が抱える表現力の制約や計算コストの課題を克服するため、Large Language Modelsのアーキテクチャを活用する。10残基のChignolinなどの大型ペプチドシステムで従来のフローベースモデルを大幅に改善し、1億3200万パラメータを持つ転送可能なモデル「Robin」は8残基システムにおけるゼロショットエネルギー誤差E-W$_2$を60%以上削減した。