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Ein neues arXiv-Preprint (2602.04119v1) präsentiert S3‑GFN, ein generatives Modell, das Moleküle erzeugt, die in der Praxis leicht synthetisiert werden können. Die Arbeit richtet sich an die Forschung im Bereich der KI‑gestützten Wirkstoffentwicklung, wo die Fähigkeit, de‑novo‑Moleküle zu generieren, die tatsächlich hergestellt werden können, bislang stark eingeschränkt war.

Generative Flow Networks (GFlowNets) sind generative Modelle, die lernen, zusammengesetzte Objekte in proportion zu ihrem unbekannten Wert – dem sogenannten Reward – zu sampeln. In der aktuellen Studie wird ein spezieller Fall untersucht, bei dem der Reward submodular ist, also eine abnehmende Grenzrate aufweist. Durch die submodulare Struktur lassen sich Obergrenzen für die Belohnung von bislang nicht beobachteten Objekten bestimmen.

Generative Flow Networks (GFlowNets) sind leistungsstarke Sampler für zusammengesetzte Objekte, die per Definition proportional zu einem gegebenen, nichtnegativen Reward abtasten. In der Praxis stoßen sie jedoch häufig an ihre Grenzen: Pfade zu leicht erreichbaren Regionen dominieren das Training, während schwer erreichbare Modi kaum Gradientensignale erhalten und damit unzureichend abgedeckt werden.