AI translates chemistry to predict reaction outcomes — ABC Chemicals

Инструмент машинного обучения предсказывает продукты органических реакций, рассматривая химию как язык

Исследователи IBM разработали программу, которая может прогнозировать продукты реакций органической химии.1 По образцу новейших систем языкового перевода, таких как искусственная нейронная сеть Google, ИИ выбрал правильный продукт 80% того времени, несмотря на то, что его не обучали никаким правилам органической химии.

«То, что этот инструмент пытается сделать, — это подражать высокопрофессиональному химику более или менее во всей области органической химии», — говорит Теодоро Лайно, один из исследователей, участвовавших в исследовании в IBM в Цюрихе, Швейцария. Его амбициозную цель разделяют другие химики, которые пытаются создать функционирующего химика ИИ с 1970-х годов, когда химик-органик Э.Дж. Кори начал работу в этой области, создав базу данных химических знаний.

Однако создание инструмента, основанного на знаниях химии, может занять много времени; Команде Бартоша Гржибовского потребовалось 10 лет, чтобы закодировать свою программу ретросинтеза Chematica с 20 000 химических правил. Более того, ИИ, основанный на знаниях, испытывает трудности в реагировании на реакции, выходящие за рамки его правил. «Есть способ изучить органическую химию, который не запоминает химические правила, просто пытаясь выяснить основные закономерности в реакциях и рационализировать их», — говорит Лайно, объясняя подход, использованный его командой.

Вместо того, чтобы обучать правилам своей программы, команда дала ей более 50 000 запатентованных реакций для обучения. «Из реагента и реагентов он пытается угадать наиболее вероятный продукт», — объясняет Филипп Шваллер из команды IBM. «Снова и снова демонстрируя один и тот же учебный комплект, он медленно учится создавать правильный продукт».

Химические структуры сначала преобразуются в последовательность букв и цифр (Smiles, упрощенная система ввода строк с молекулярным вводом). Затем программа обрабатывает реакцию как проблему перевода, используя надежные алгоритмы, изначально разработанные для языковой обработки.

AI translates chemistry to predict reaction outcomes - ABC Chemicals

После 24 часов обучения программе был представлен новый набор запатентованных реакций, с которыми она раньше не сталкивалась. Он сумел дать правильный продукт 80.3% того времени. Команда IBM говорит, что это означает, что ее ИИ превосходит аналогичную программу прогнозирования, созданную в Массачусетском технологическом институте (США),2 с запасом 6,3%.

«[Команда IBM] показала незначительное улучшение в точности и показала, что эта структура применима к этой проблеме, — комментирует Коннор Коли, аспирант и часть команды MIT. Тем не менее, «такого рода модели, которые […] не дают вам понимания того, что на самом деле происходит с химией, могут иметь проблему с точки зрения убеждения химического сообщества принять эти модели типа« черного ящика »», добавляет Клавс Йенсен , который недавно создал химика искусственного интеллекта, который сочетает в себе обучение без правил с некоторой химической экспертизой.3

Другие также приняли этот комбинаторный подход,4 но Коли говорит, что важно иметь в виду, что любой ИИ может быть только таким же хорошим, как данные, которые он передает. Программа IBM не содержит никаких параметров реакции, таких как температура или растворитель, поскольку эти более мелкие детали часто недоступны в формате, который позволил бы машине их переварить.

До сих пор не было экспериментальных тестов, которые могли бы проверить, как программы прогнозирования работают на практике. Но Дженсен говорит: «Я думаю, что через пару лет вполне реально ожидать, что появятся инструменты, к которым люди смогут получить доступ и протестировать».

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *