Ученые научили искусственный интеллект составлять модели молекулы
Исследователями лаборатории искусственного интеллекта MIT, сделана попытка тренировки искусственного интеллекта, с целью научить его созданию схемы молекул, имеющей стопроцентное совпадение химической достоверности.
Более ранее созданная учеными нейросеть, умела работать с составлением молекул, но ограничивалась уровнем рандомного набора химических связей и атомов, не приносящего практической и научной пользы. Последние эксперименты специалистов MIT позволили продвинуться в решении подобной задачи, путем создания искусственного интеллекта, способного автоматически выстраивать модель из правильных схем молекул.
Разработанная американцами нейросеть, использует непосредственно молекулярные графы. Программой они анализируются путем разбивки в формы удобных кластеров, а затем проводится их «сборка» в модель древовидной структуры, обрастающей данными химическими связями.
Как рассказали разработчики, возможности системы можно использовать в процессе синтеза лекарственных средств. Включая составление структуры молекул, с заданными изначально свойствам.
Проходил обучение алгоритм с помощью существующих химических соединений, датасет которых насчитывал 250 тысяч молекулярных графов. Итоги тестирования показали, что искусственным интеллектом сделано стопроцентное соответствие между созданными им молекулами и уже существующими.
Более ранее созданная учеными нейросеть, умела работать с составлением молекул, но ограничивалась уровнем рандомного набора химических связей и атомов, не приносящего практической и научной пользы. Последние эксперименты специалистов MIT позволили продвинуться в решении подобной задачи, путем создания искусственного интеллекта, способного автоматически выстраивать модель из правильных схем молекул.
Разработанная американцами нейросеть, использует непосредственно молекулярные графы. Программой они анализируются путем разбивки в формы удобных кластеров, а затем проводится их «сборка» в модель древовидной структуры, обрастающей данными химическими связями.
Как рассказали разработчики, возможности системы можно использовать в процессе синтеза лекарственных средств. Включая составление структуры молекул, с заданными изначально свойствам.
Проходил обучение алгоритм с помощью существующих химических соединений, датасет которых насчитывал 250 тысяч молекулярных графов. Итоги тестирования показали, что искусственным интеллектом сделано стопроцентное соответствие между созданными им молекулами и уже существующими.
