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原子为字母分子为单词,AI 正在用语言翻译的规律预测化学反应

2017-12-06 DeepTech深科技

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近 50 年以来,科学家一直尝试“教会”计算机化学知识,以便于帮助预测有机化学反应的结果。但是,由于有机化学反应过程非常复杂,所以相关的模拟既耗时又不够准确。


把原子类比为字母,分子类比为词语,IBM 的研究人员将那种常用于语言翻译的 AI 软件,用于有机化学领域。研究员 Teodoro Laino 表示,“除了将英语翻译成德语或汉语的 AI 技术,我们同样拥有与有机化学相关的 AI 技术。该技术学习成千上万的有机化学反应,以及有机化学领域的基本结构,并由此预测可能的反应结果。”



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IBM 的这种新颖 AI 技术实际就是人工神经网络。神经网络是一种运算模型,由大量的神经元相互连接构成。神经元接受数据,并通过神经元的相互作用,解决问题(比如翻译一个句子)。神经网络会反复调节神经元之间的联系,并最终找到解决问题的最佳模型,模拟人脑学习的过程。它通过类推的方式进行学习和推理,而有机化学家也是采用类似的方式进行研究工作。


小孩子学说话时,他们不知道语法知识,但仍然可以学会怎么说。类似地,IBM 的 AI 软件不会学习有机化学规则,但是仍然可以预测反应结果。如果 AI 软件判断一个化学反应可能有多个结果,那么它就会根据可能性列出多个结果。


研究人员表示,该 AI 软件的准确率可达 80%。截至目前,处理的最大分子包含了 150 个原子,理论上根据需要可以处理更大的分子。


未来,他们计划通过云空间服务将结果分享给所有人,并努力将准确率提高到 90% 甚至更高。而这需要更多针对于特定化学体系的有机化学模型。另外,在 AI 学习过程中,研究人员将会考虑温度、溶剂、pH 等化学反应因素。不过,这需要对所有额外数据准确性的复查。


研究人员还表示,“AI 并不是万能的,所以化学家仍需要继续他们的工作。我们不是创新一个新工具,去取代化学家,而是为了帮助他们更好地开展工作。”


Laino 表示,合成药物或其他复杂的有机化合物通常是比较难的,可能需要 30-40 个步骤。这就需要进行大量的工作,寻找最便捷的合成路线,以减少时间并提高产率。他们的 AI 技术就有望帮助化学家设计新的合成路线,由此加快新药研发的进度。


该项研究成果发表于 12 月 4 日在加州长滩举行的“神经信息处理系统”大会上。


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编辑:maggie   校审:黄珊

参考:

https://spectrum.ieee.org/tech-talk/robotics/artificial-intelligence/artificial-intelligence-learns-chemical-reactions


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