<h1>HADES: Strukturbasierte Hamiltonian‑Dynamik optimiert Proteinvarianten</h1> <p>Die neueste Veröffentlichung auf arXiv stellt HADES vor, ein Bayesian‑Optimierungsverfahren, das mithilfe von Hamiltonian‑Dynamik Proteinvarianten effizienter gestaltet. Durch die Kombination von physikalischer Bewegungssimulation und probabilistischer Modellierung eröffnet HADES einen vielversprechenden Ansatz für die Protein‑Engineering‑Forschung.</p> <p>Traditionelle sequentienbasierte Optimierungsmethoden stoßen an ihre G