Kecerdasan mesin untuk merancang molekul dan jalur reaksi

TSUKUBA, Jepang, 24 Mei 2023 - (ACN Newswire) - Para peneliti di Jepang telah mengembangkan proses pembelajaran mesin yang secara bersamaan merancang molekul baru dan menyarankan reaksi kimia untuk membuatnya. Tim yang berada di Institute of Statistical Mathematics (ISM) di Tokyo, mempublikasikan hasil penelitian mereka di jurnal Science and Technology of Advanced Materials: Methods.

<a id="single_1" href="https://photos.acnnewswire.com/20230523.STAM.jpg" title="Merancang jaringan ikatan yang menghubungkan atom menjadi molekul dan menyarankan jalur kimia untuk membuat molekul sekarang dapat dilakukan secara bersamaan.”>

Merancang jaringan ikatan yang menghubungkan atom menjadi molekul dan menyarankan jalur kimia untuk membuat molekul kini dapat dilakukan secara bersamaan.

Banyak kelompok penelitian yang mencapai kemajuan signifikan dalam penggunaan kecerdasan buatan (AI) dan metode pembelajaran mesin untuk merancang struktur molekul yang layak dengan sifat yang diinginkan, namun kemajuan dalam menerapkan konsep desain tersebut masih lambat. Hambatan terbesar adalah kesulitan teknis dalam menemukan reaksi kimia yang dapat membuat molekul yang dirancang dengan efisiensi dan biaya yang dapat dipraktikkan untuk penggunaan di dunia nyata.

“Algoritme pembelajaran mesin baru kami dan sistem perangkat lunak terkait dapat merancang molekul dengan sifat apa pun yang diinginkan dan menyarankan rute sintetik untuk membuatnya dari daftar senyawa yang tersedia secara komersial,” kata matematikawan statistik Ryo Yoshida, pemimpin kelompok penelitian.

Prosesnya menggunakan pendekatan statistik yang disebut inferensi Bayesian yang bekerja dengan sejumlah besar data tentang berbagai pilihan bahan awal dan jalur reaksi. Bahan awal yang mungkin merupakan kombinasi dari jutaan senyawa yang dapat dibeli dengan mudah. Algoritme komputer menilai sejumlah besar kemungkinan reaksi dan jaringan reaksi untuk menemukan rute sintetik menuju suatu senyawa dengan sifat-sifat yang telah diinstruksikan untuk dituju. Ahli kimia kemudian dapat meninjau hasilnya untuk menguji dan menyempurnakan usulan AI. AI memberikan saran sementara manusia memutuskan mana yang terbaik.

“Dalam studi kasus untuk merancang molekul mirip obat, metode ini menunjukkan kinerja yang luar biasa,” kata Yoshida. Perusahaan ini juga merancang rute menuju molekul pelumas yang berguna secara industri.

“Kami berharap pekerjaan kami akan mempercepat proses penemuan berbagai material baru berdasarkan data,” simpul Yoshida. Untuk mendukung tujuan ini, tim ISM telah menyediakan perangkat lunak yang mengimplementasikan sistem pembelajaran mesin mereka untuk semua peneliti di situs web GitHub.

Keberhasilan saat ini hanya terfokus pada desain molekul kecil. Tim sekarang berencana untuk menyelidiki adaptasi prosedur untuk merancang polimer. Banyak dari senyawa industri dan biologis yang paling penting adalah polimer, namun terbukti sulit untuk membuat versi baru yang diusulkan oleh pembelajaran mesin karena tantangan dalam menemukan reaksi untuk membuat desain. Pilihan desain dan penemuan reaksi secara simultan yang ditawarkan oleh teknologi baru ini mungkin bisa menembus penghalang tersebut.

Informasi lebih lanjut
Ryo Yoshida
Institut Matematika Statistik
Email: yoshidar@ism.ac.jp

Kertas: https://doi.org/10.1080/27660400.2023.2204994

Tentang Sains dan Teknologi Material Maju: Metode (STAM-M)

Metode STAM adalah jurnal saudara akses terbuka Sains dan Teknologi Bahan Lanjutan (STAM), dan berfokus pada metode dan alat yang muncul untuk meningkatkan dan/atau mempercepat pengembangan bahan, seperti metodologi, peralatan, instrumentasi, pemodelan, data high-through put koleksi, bahan/proses informatika, database, dan pemrograman. https://www.tandfonline.com/STAM-M

Dr Yasufumi Nakamichi
Direktur Penerbitan STAM
Email: NAKAMICHI.Yasufumi@nims.go.jp

Siaran pers didistribusikan oleh Asia Research News for Science and Technology of Advanced Materials.

Topik: Ringkasan siaran pers
Sumber: Ilmu dan Teknologi Material Maju
Sektor: Sains & Nanoteknologi
https://www.acnnewswire.com

Dari Jaringan Berita Korporat Asia

Hak Cipta © 2023 ACN Newswire. Seluruh hak cipta. Sebuah divisi dari Asia Corporate News Network.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoAiStream. Kecerdasan Data Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• Mencetak Masa Depan bersama Adryenn Ashley. Akses Di Sini.
• Beli dan Jual Saham di Perusahaan PRE-IPO dengan PREIPO®. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.acnnewswire.com/press-release/english/84111/