연구에서는 역방향 물질 설계의 최신 기술 동향을 분석하며, 이는 목표 달성을 위한 후보 물질을 제안하는 방식으로 물질 발견 방식을 변화시키고 있습니다.
결정 구조 모델링, 다중 모드 학습, 폐쇄 루프 설계 파이프라인을 위한 생성 모델, 정규화 흐름, 자기 회귀, 확산 모델 등 다양한 기술을 검토합니다.
다양한 물질 모드(결정 구조, 열역학, 전자 정보 등)를 융합하여 화학 공간의 표현을 개선하고, 조건부 생성과 잠재 최적화, 베이지안 최적화, 능동 학습을 통합하는 역방향 설계 전략을 살펴봅니다.
연구에서는 서브로게이트 착취, 다양성 붕괴, 분포 변화, 안정성-합성 가능성 격차와 같은 실패 요인을 강조하고, 유효성, 신규성, 독창성, 안정성, 비용에 대한 평가 방법을 제시합니다.