В России1 мин.
В МГУ улучшили нейросеть для анализа свойств молекул
Модель учитывает атомы и функциональные группы
© Ferra.ru
В пресс-службе Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова сообщили, что ученые Центра искусственного интеллекта (ИИ) вуза усовершенствовали нейросеть для прогнозирования свойств молекул. Новая архитектура учитывает больше параметров, что повышает точность. Это важно для создания лекарств и новых материалов.
Обычные методы машинного обучения рассматривают молекулу как сеть атомов и химических связей либо как последовательность символов. Они не учитывают напрямую более крупные элементы, например функциональные группы. Разработка анализирует структуру одновременно на уровне отдельных атомов и на уровне таких групп.
В вузе отметили, что в вычислительных экспериментах модель показала более высокую точность по сравнению с традиционными методами машинного обучения. Авторы разработки считают, что технология поможет ускорить поиск новых химических соединений с заданными характеристиками. Результаты исследования опубликованы в журнале «Journal of Chemical Information and Modeling»
Источник:ТАСС