Умник | 22.01.2020 в 12:12

Исследователи научили нейросеть принимать во внимание химические уравнения для создания новых лекарств и материалов. Группа ученых из Казанского федерального университета, МГУ, Университета Страсбурга (Франция) и университета Хоккайдо (Япония) объединила методы машинного обучения и химические уравнения. Это нужно для более точного предсказания характеристик молекул, что используется при компьютерном дизайне новых лекарств или материалов. Исследование является первым результатом проекта в рамках Президентской программы исследовательских проектов Российского научного фонда.

Методы машинного обучения и искусственного интеллекта все шире применяются в дизайне лекарств и материалов, медицинской и технической диагностике. Эти методы способны извлекать закономерности на основе множества данных, а потому могут находить сложные и неочевидные взаимосвязи между переменными. С другой стороны, полученные зависимости, построенные на ограниченной выборке, не всегда выявляют фундаментальные законы природы. В результате страдают точность вычислений и качество предсказания на новых данных. В то же время в химии часто известны физические или эмпирические законы, связывающие те или иные характеристики молекул или реакций.

Интернациональный коллектив ученых из Казани, Москвы, Страсбурга и Хоккайдо предложил способ, который позволяет методам машинного обучения использовать фундаментальные химические законы при предсказании свойств молекул.