Исследователи представляют SciReasoner, мультимодальную научную фундаментальную модель, которая выполняет нативное структурное рассуждение над белками, малыми молекулами и неорганическими кристаллами путем дискретизации координат и топологий в единый словарь, учитывающий структуру.

  • В предсказании Gene Ontology с контролем гомологии оно увеличивает F_max с 0.42 до 0.55 для аннотации клеточных компонентов белков с низкой гомологией.
  • Оно повышает точность ретросинтеза за один шаг с 0.63 до 0.72, генерируя трассировки разрыва на уровне фрагментов и проверки прекурсоров.
  • Его представления разделяют элементарные и соединительные фазы и разрешают режимы высокой и низкой ширины запрещенной зоны в материаловедении.
  • SciReasoner достигает состояния переднего края (state-of-the-art) производительности в 67 из 86 бенчмарков, при этом экспертная оценка предпочитает его трассировки рассуждений в 98% случаев.

Делая структуру проверяемым субстратом для рассуждения в рамках научных ограничений, модель связывает точное предсказание с интерпретируемым научным выводом.