Дата:07/07/18
Ранее уже существовала система, которая автоматически выстраивала схему молекул. Она называлась SMILES. В ней каждому атому и связи соответствовал свой набор символов. В результате получался очень длинный код, который в рамках логики SMILES казался безошибочным, но не имел смысла в области химических законов. Сейчас исследователи придумали иную систему.
Новый алгоритм работает непосредственно с молекулярными графами, представляющими структурную формулу химического соединения. Сперва он «кодирует» входящую молекулу, разбивает молекулярные графы на кластеры, каждый из которых представляет собой конкретный строительный блок. Эти кластеры создаются автоматически благодаря машинному обучению. Они составляются в «древовидную структуру», которая и соответствует оригинальному графу.
Во время «декодирования» молекула проходит путь «от простого к сложному». Сначала искусственный интеллект создает скелет древовидной структуры, а затем дополняет и усложняет его связанными кластерами. Из-за этого реконструированный молекулярный граф становится точной копией исходного.
Система тренировалась на 250 тысячах молекулярных графов. В итоге она добилась стопроцентной химической достоверности в своих моделях, в то время как предыдущая система SMILES показала только 43 процента. Авторы утверждают, что алгоритм также может составлять молекулы, основываясь на заданных свойствах, сообщает Naked Science.
Искусственный интеллект научили составлять молекулы
Специалисты из Лаборатории искусственного интеллекта MIT разработали нейронную сеть, которая способна составлять молекулы со стопроцентной химической достоверностью. В будущем алгоритм облегчит работу химикам.Ранее уже существовала система, которая автоматически выстраивала схему молекул. Она называлась SMILES. В ней каждому атому и связи соответствовал свой набор символов. В результате получался очень длинный код, который в рамках логики SMILES казался безошибочным, но не имел смысла в области химических законов. Сейчас исследователи придумали иную систему.
Новый алгоритм работает непосредственно с молекулярными графами, представляющими структурную формулу химического соединения. Сперва он «кодирует» входящую молекулу, разбивает молекулярные графы на кластеры, каждый из которых представляет собой конкретный строительный блок. Эти кластеры создаются автоматически благодаря машинному обучению. Они составляются в «древовидную структуру», которая и соответствует оригинальному графу.
Во время «декодирования» молекула проходит путь «от простого к сложному». Сначала искусственный интеллект создает скелет древовидной структуры, а затем дополняет и усложняет его связанными кластерами. Из-за этого реконструированный молекулярный граф становится точной копией исходного.
Система тренировалась на 250 тысячах молекулярных графов. В итоге она добилась стопроцентной химической достоверности в своих моделях, в то время как предыдущая система SMILES показала только 43 процента. Авторы утверждают, что алгоритм также может составлять молекулы, основываясь на заданных свойствах, сообщает Naked Science.
Просмотры: 319
При использовании ссылка на ictnews.az обязательнаПохожие новости
- Возросший интерес к iPad снизил поставки персональных компьютеров
- Число сотовых абонентов в Китае превысило 900 миллионов
- Российский рынок связи может заработать дополнительно $3 млрд
- Папа Римский станет редактором на новом новостном портале
- Лютфи Заде поблагодарил Президента Ильхама Алиева
- Британское правительство берет на работу эксперта по открытому коду
- Apple приближается к юридической победе в споре с тайваньской HTC
- 22 июля - День национальной прессы Азербайджана
- Xalq Bank начал выпуск Visa Internet Card
- В США забастовали 45 тыс. сотрудников оператора Verizon
- Известный ИТ-бизнесмен погиб в автокатастрофе
- Министерство транспорта Азербайджана планирует применить единую систему оплаты в общественном транспорте
- С начала года к азербайджанской образовательной сети подключены около 100 школ
- ГКВИ объявил набор IT консультантов для регистрации недвижимости и кадастра
- В Азербайджане продлены лицензии двух телерадиоструктур