HyDiF: Diffusionsgesteuerte Hypernetworks für kontinuierliche molekulare Felder

Die neue Methode HyperDiffusionFields (HyDiF) stellt 3‑D‑Molekülkonformere nicht mehr als diskrete Atome oder Graphen dar, sondern als kontinuierliche Felder. Im Mittelpunkt steht das Molekulare Richtungsfeld (MDF), das jedem Punkt im Raum die Richtung zum nächsten Atom eines bestimmten Typs zuordnet. Diese MDFs werden als molekulenspezifische neuronale implizite Felder – die sogenannten Molecular Neural Fields (MNFs) – modelliert.

Um Wissen über verschiedene Moleküle hinweg zu teilen und die Generalisierung zu fördern, nutzt HyDiF ein gemeinsames Hypernetzwerk. Dieses Hypernetzwerk, das auf das jeweilige Molekül konditioniert ist, erzeugt die Gewichte des zugehörigen MNF. Durch die Ausbildung des Hypernetzwerks als Denoising‑Diffusionsmodell erhält das System generative Fähigkeiten und kann neue molekulare Felder aus dem Funktionsraum sampeln.

Die kontinuierliche und lokalisierte Struktur der MDFs ermöglicht zudem eine hochauflösende Merkmalextraktion für die Vorhersage molekularer Eigenschaften – ein Vorteil gegenüber herkömmlichen graphen- oder punktwolkenbasierten Ansätzen. Darüber hinaus lässt sich das Konzept leicht auf größere Biomoleküle skalieren und eröffnet damit neue Perspektiven für feldbasierte molekulare Modellierung und strukturbedingte Generierung, etwa beim molekularen Inpainting.