Diplomová práce vhodným způsobem implementuje specifickou architekturu neuronové sítě, tzv. adversární autoenkodér, pro nasazení v této aplikaci. Metoda bude navržena ve spolupráci s týmem doc. Spiwoka na VŠCHT, cílem práce je zejména její robustní a efektivní implementace v podobě "end-to-end", kde na vstupu bude trajektorie konkrétního proteinu, výstupem je natrénovaný model autoencoderu realizující redukci dimenzí, a doprovodné vyhodnocení modelu (statistiky, vizualizace, ...).

Součástí práce taky bude navržení přístupu a alespoň elementární implementace optimalizace hyperparametrů modelu (použitý systém interních souřadnic molekuly, počty vrstev a počty neuronů v síti, volba aktivačních a ztrátových funkcí apod.), která se při této složitosti stává nezbytnou.