ProAR: Probabilistic Autoregressive Modeling for Molecular Dynamics
El artículo presenta ProAR, un marco de modelado autoregresivo probabilístico que genera trayectorias de dinámica molecular de longitud arbitraria capturando la incertidumbre conformacional y reduciendo errores acumulativos, logrando mejoras significativas en la precisión de reconstrucción y cambios conformacionales frente a los métodos existentes.