Les chercheurs présentent SciReasoner, un modèle fondamental scientifique multimodal qui effectue un raisonnement structurel natif sur les protéines, les petites molécules et les cristaux inorganiques en discrétisant les coordonnées et les topologies dans un vocabulaire unifié conscient de la structure.
- Dans la prédiction Gene Ontology contrôlée par homologie, il augmente le F_max de 0,42 à 0,55 pour l'annotation Cellular Component des protéines à faible homologie.
- Il élève la précision de la rétrosynthèse en une seule étape de 0,63 à 0,72 tout en générant des traces de déconnexion au niveau des fragments et de vérification des précurseurs.
- Ses représentations séparent les phases élémentaires et composées et résolvent les régimes de bande interdite haute et basse dans la science des matériaux.
- SciReasoner atteint des performances de pointe sur 67 des 86 benchmarks, avec une évaluation par des experts préférant ses traces de raisonnement dans 98 % des cas.
En faisant de la structure un substrat inspectable pour le raisonnement sous contraintes scientifiques, le modèle relie une prédiction précise à une inférence scientifique interprétable.