Analysis and sampling of molecular simulations by adversarial autoencoders
Project goals
Significant acceleration of molecular simulations would enable their higher contribution to the design of new drugs or proteins. Current algorithms are slow due to high energy barriers between different states of the system and due to the necessity to use slow simulation steps. The goal of this project is to address this problem by artificial neural networks, namely, by the adversarial autoencoder algorithm. This algorithm will be applied to analyze the simulation trajectories by dimensionality reduction. Next, it will be used in combination with metadynamics to accelerate the barrier crossing and to predict the free energy profile of the studied system. Finally, this algorithm will be used to sample new states of the molecular system with orders of magnitude higher efficiency (longer step size) compared to conventional simulations.
Keywords
molecular dynamics simulationmetadynamicsmachine learninggenerative neural networksdimensionality reduction
Public support
Provider
Czech Science Foundation
Programme
Standard projects
Call for proposals
SGA0202200004
Main participants
Vysoká škola chemicko-technologická v Praze / Fakulta potravinářské a biochemické technologie
Contest type
VS - Public tender
Contract ID
22-29667S
Alternative language
Project name in Czech
Analýza a vzorkování molekulárních simulací pomocí kontradiktorních autokodérů
Annotation in Czech
Podstatné zrychlení molekulárních simulací by umožnilo jejich větší zapojení do projektů vývoje nových léčiv nebo designu proteinů. V současnosti používané algoritmy jsou pomalé kvůli vysokým energetickým barierám mezi různými stavy systému a z důvodů nutnosti použít krátké simulační kroky. Cílem projektu je přispět k řešení tohoto problému s použitím umělých neuronových sítí, konkrétně algoritmu kontradiktorních autokodérů. Tento algoritmus bude použit pro analýzu simulačních trajektorií (redukce dimenze). Následně bude použit ve spojení s metadynamikou pro usnadnění překonávání energetických bariér a výpočet profilu volné energie. Nakonec bude tento algoritmus použit pro vzorkování stavů simulovaného systému s řádově větší efektivitou (větším krokem), než v případě konvenčních simulací.
Scientific branches
Solution timeline
Realization period - beginning
Jan 1, 2022
Realization period - end
Dec 31, 2024
Project status
—
Latest support payment
Feb 29, 2024
Data delivery to CEP
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data delivery code
CEP25-GA0-GA-R
Data delivery date
Mar 12, 2025
Finance
Total approved costs
5,188 thou. CZK
Public financial support
4,685 thou. CZK
Other public sources
503 thou. CZK
Non public and foreign sources
0 thou. CZK
Basic information
Recognised costs
5 188 CZK thou.
Public support
4 685 CZK thou.
90%
Provider
Czech Science Foundation
OECD FORD
Physical chemistry
Solution period
01. 01. 2022 - 31. 12. 2024