연구진이 분자 볼츠만 분포 샘플링 효율성을 높이는 새로운 방법 SITA(Scalable Inference-Time Annealing)를 개발했어요. SITA는 플로우 기반 모델을 재훈련하여 에너지 기반 모델을 활용, 점진적으로 낮은 온도에서 샘플을 생성해요. 알라닌 다이펩타이드와 트라이펩타이드 시스템에서 기존 방식보다 뛰어난 성능을 보여줬어요.
기존 방식의 단점을 극복하기 위해 확산 모델을 반복적으로 미세 조정하는 방식이 제안되었지만, 점수 필드에 대한 발산을 계산해야 해 대규모 시스템에는 적용하기 어려웠어요. SITA는 이러한 발산 계산 비용을 없애 대규모 시스템에도 적용 가능하도록 설계됐어요.
SITA 관련 코드는 GitHub에서 공개됐으며, 관련 연구는 분자 시뮬레이션 분야에 기여할 것으로 기대돼요.