Pesquisadores de universidades de Cingapura e da China desenvolveram o MolMapNet, uma nova ferramenta de inteligência artificial.
Embora as ferramentas de IA geralmente sejam boas parareconhecimento de imagens espacialmente ordenadas (por exemplo, imagens de objetos), eles não funcionam bem com dados desordenados, como propriedades moleculares. Isso prejudica sua eficácia na análise de produtos farmacêuticos. Os cientistas procuraram superar essa limitação. O objetivo é melhorar o desempenho de modelos de aprendizado profundo para prever propriedades farmacêuticas de medicamentos.
Inovador dos pesquisadoresferramenta de inteligência artificial pronta MolMapNet para aprendizado profundo na previsão de propriedades farmacêuticas. Começando com uma molécula (canto superior direito), suas propriedades moleculares (como componentes moleculares abaixo da molécula) são projetadas em uma placa 2D (placa superior de uma estrutura de placas múltiplas) como uma imagem que reconhece a imagem AI (estrutura de placas múltiplas) lê pixels de imagem para indicadores de reconhecimento de propriedades farmacêuticas e, em seguida, prevê (duas camadas de links interconectados sob a estrutura de placas múltiplas) propriedades farmacêuticas (medicamento e frasco no canto esquerdo inferior). A caixa que se abre (canto inferior direito) indica que a ferramenta de IA pode ser usada por não especialistas fora da caixa. Crédito: Shen et al.
A criação do modelo de aprendizado profundo ocorreu em três etapas.
- O primeiro é um amplo estudo das relações internas das propriedades moleculares de mais de 8 milhões de moléculas.
- O segundo é o uso de um recém-desenvolvidotécnicas de transformação de dados para exibir as propriedades moleculares de produtos farmacêuticos em imagens 2D. Os layouts de pixel refletem a relação interna entre essas propriedades. Eles contêm indicadores importantes de propriedades farmacêuticas que são capturados usando modelos de aprendizado profundo treinados.
- A terceira é treinar a ferramenta MolMapNet para reconhecer imagens 2D e usá-las para prever propriedades farmacêuticas.
Como resultado, a IA pode capturar certos padrões.um layout de pixels que caracteriza certas propriedades farmacêuticas. Parece que sim. como a inteligência artificial distingue entre homens e mulheres na imagem, estudando diferentes características de gênero.
A IA inovadora não requer ajuste fino de parâmetros, o que significa que é acessível a não especialistas.
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