Cercetători de la universități din Singapore și China au dezvoltat MolMapNet, un nou instrumentArtificial
Deși instrumentele AI sunt de obicei bune pentrurecunoașterea imaginilor ordonate spațial (de exemplu, imagini ale obiectelor), acestea nu funcționează bine cu date dezordonate, cum ar fi proprietățile moleculare. Acest lucru afectează eficacitatea lor în analiza produselor farmaceutice. Oamenii de știință au căutat să depășească această limitare. Scopul este îmbunătățirea performanței modelelor de învățare profundă pentru prezicerea proprietăților farmaceutice ale medicamentelor.
Inovatorii cercetătorilorinstrument de inteligență artificială gata preparat MolMapNet pentru învățarea profundă în prezicerea proprietăților farmaceutice. Începând cu o moleculă (în dreapta sus), proprietățile sale moleculare (cum ar fi componentele moleculare de sub moleculă) sunt proiectate pe o placă 2D (placa superioară a unei structuri cu mai multe plăci) așa cum se arată în imaginea care recunoaște imaginea AI (structura cu mai multe plăci) pixeli de imagine pentru indicatorii de recunoaștere a proprietăților farmaceutice și apoi prezice (două straturi de legături interconectate sub structura cu mai multe plăci) proprietăți farmaceutice (medicament și flacon în colțul din stânga jos). Caseta care se deschide (în partea dreaptă jos) indică faptul că instrumentul AI poate fi folosit de nespecialiști în afara casetei. Credit: Shen și colab.
Modelul de învățare profundă a fost creat în trei etape.
- Primul este un studiu amplu al relațiilor interne ale proprietăților moleculare ale mai mult de 8 milioane de molecule.
- Al doilea este utilizarea unui nou dezvoltattehnici de transformare a datelor pentru afișarea proprietăților moleculare ale produselor farmaceutice în imagini 2D. Aspectele pixelilor reflectă relația internă dintre aceste proprietăți. Acestea conțin indicatori importanți ai proprietăților farmaceutice care sunt capturați folosind modele de învățare profundă instruite.
- Al treilea este de a instrui instrumentul MolMapNet să recunoască imaginile 2D și să le folosească pentru a prezice proprietățile farmaceutice.
Ca urmare, AI poate capta anumite tipare.un aspect de pixeli care caracterizează anumite proprietăți farmaceutice. Se pare așa. modul în care inteligența artificială distinge între bărbați și femei în imagine, studiind diferite caracteristici de gen.
AI inovatoare nu necesită reglarea precisă a parametrilor, ceea ce înseamnă că este accesibilă nespecialiștilor.
Citeste mai mult
Noul compus de uraniu bate recordul de conductivitate anormală
Cel mai furtunos loc de pe Pământ: de ce Pasajul Drake este cel mai periculos traseu spre Antarctica
Eroare evolutivă: care organe din corpul uman funcționează ilogic