분자 및 반응 경로 설계를 위한 머신 인텔리전스

TSUKUBA, 일본, 24 년 2023 월 XNUMX 일 – (ACN Newswire) – 일본의 연구자들은 새로운 분자를 설계하고 이를 만들기 위한 화학 반응을 동시에 제안하는 기계 학습 프로세스를 개발했습니다. 도쿄 통계수학연구소(ISM) 연구팀은 과학 및 첨단 재료 기술 저널에 결과를 발표했습니다.

<a id="single_1" href="https://photos.acnnewswire.com/20230523.STAM.jpg" title="Designing the network of bonds linking atoms into molecules and suggesting chemical routes 이제 분자를 동시에 만드는 일이 가능해졌습니다.”>

원자를 분자로 연결하는 결합 네트워크 설계 및 화학적 경로 제시 분자를 만드는 일은 이제 동시에 이루어질 수 있습니다.

많은 연구 그룹이 인공 지능(AI)과 기계 학습 방법을 사용하여 원하는 특성을 가진 실행 가능한 분자 구조를 설계하는 데 상당한 진전을 이루고 있지만 설계 개념을 실제로 적용하는 데는 진전이 더디었습니다. 가장 큰 장애물은 실제 사용이 가능한 효율성과 비용으로 설계된 분자를 만들 수 있는 화학 반응을 찾는 데 기술적 어려움이 있었습니다.

연구 그룹의 리더인 통계 수학자 요시다 료(Ryo Yoshida)는 “우리의 새로운 기계 학습 알고리즘과 관련 소프트웨어 시스템은 원하는 특성을 가진 분자를 설계하고 상업적으로 이용 가능한 광범위한 화합물 목록에서 이를 만들기 위한 합성 경로를 제안할 수 있습니다.”라고 말했습니다.

이 프로세스에서는 출발 물질 및 반응 경로에 대한 다양한 옵션에 대한 방대한 데이터 세트를 다루는 베이지안 추론이라는 통계적 접근 방식을 사용합니다. 가능한 출발 물질은 쉽게 구입할 수 있는 수백만 가지 화합물의 모든 조합입니다. 컴퓨터 알고리즘은 실행 가능한 반응과 반응 네트워크의 광범위한 범위를 평가하여 목표로 지시된 특성을 가진 화합물을 향한 합성 경로를 발견합니다. 그런 다음 전문 화학자는 결과를 검토하여 AI가 제안한 내용을 테스트하고 개선할 수 있습니다. AI는 제안을 하고 인간은 무엇이 최선인지 결정합니다.

“약물과 유사한 분자를 설계하기 위한 사례 연구에서 이 방법은 압도적인 성능을 보여주었습니다.”라고 Yoshida는 말합니다. 또한 산업적으로 유용한 윤활유 분자를 향한 경로를 설계했습니다.

Yoshida는 “우리의 작업이 데이터를 기반으로 다양한 신소재를 발견하는 과정을 가속화할 수 있기를 바랍니다.”라고 결론지었습니다. 이 목표를 지원하기 위해 ISM 팀은 GitHub 웹 사이트의 모든 연구원이 사용할 수 있는 기계 학습 시스템을 구현하는 소프트웨어를 만들었습니다.

현재의 성공은 작은 분자의 설계에만 초점을 맞췄습니다. 이제 팀은 폴리머 설계에 절차를 적용하는 방법을 조사할 계획입니다. 가장 중요한 산업 및 생물학적 화합물 중 다수는 폴리머이지만 설계 구축을 위한 반응을 찾는 데 어려움이 있기 때문에 기계 학습으로 제안된 새로운 버전을 만드는 것이 어렵다는 것이 입증되었습니다. 이 신기술이 제공하는 동시 설계 및 반응 발견 옵션은 이러한 장벽을 뛰어넘을 수 있습니다.

자세한 정보
요시다 료
통계수학연구소
이메일 : yoshidar@ism.ac.jp

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

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STAM Methods는 첨단 재료 과학 기술(STAM)의 오픈 액세스 자매 저널이며 방법론, 장치, 계측, 모델링, 처리량이 많은 데이터와 같은 재료 개발을 개선 및/또는 가속화하기 위한 새로운 방법 및 도구에 중점을 둡니다. 수집, 재료/공정 정보학, 데이터베이스 및 프로그래밍. https://www.tandfonline.com/STAM-M

나카미치 야스후미 박사
STAM 출판 이사
이메일 : NAKAMICHI.Yasufumi@nims.go.jp

신소재과학기술신문 아시아연구뉴스에서 배포한 보도자료.

주제 : 보도 자료 요약
출처: 신소재 과학 기술
분야 : 과학 및 나노기술
https://www.acnnewswire.com

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• 출처: https://www.acnnewswire.com/press-release/english/84111/