Strojna inteligenca za načrtovanje molekul in reakcijskih poti

TSUKUBA, Japonska, 24. maj 2023 - (ACN Newswire) - Raziskovalci na Japonskem so razvili proces strojnega učenja, ki hkrati oblikuje nove molekule in predlaga kemične reakcije za njihovo izdelavo. Ekipa na Inštitutu za statistično matematiko (ISM) v Tokiu je svoje rezultate objavila v reviji Science and Technology of Advanced Materials: Methods.

<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 izdelava molekul je zdaj mogoča sočasno.«>

Oblikovanje mreže vezi, ki povezuje atome v molekule in predlaga kemijske poti izdelava molekul je zdaj mogoča hkrati.

Številne raziskovalne skupine dosegajo pomemben napredek pri uporabi metod umetne inteligence (AI) in strojnega učenja za načrtovanje izvedljivih molekularnih struktur z želenimi lastnostmi, vendar je bil napredek pri uvajanju oblikovalskih konceptov v prakso počasen. Največja ovira so bile tehnične težave pri iskanju kemijskih reakcij, ki lahko naredijo zasnovane molekule z učinkovitostjo in stroški, ki bi bili izvedljivi za uporabo v resničnem svetu.

»Naš nov algoritem strojnega učenja in povezan programski sistem lahko oblikuje molekule s poljubnimi lastnostmi in predlaga sintetične poti za njihovo izdelavo iz obsežnega seznama komercialno dostopnih spojin,« pravi statistični matematik Ryo Yoshida, vodja raziskovalne skupine.

Postopek uporablja statistični pristop, imenovan Bayesov sklep, ki deluje z obsežnim naborom podatkov o različnih možnostih za izhodne materiale in reakcijske poti. Možni začetni materiali so vse kombinacije milijonov spojin, ki jih je mogoče zlahka kupiti. Računalniški algoritem oceni ogromen nabor izvedljivih reakcij in reakcijskih mrež, da odkrije sintetično pot do spojine z lastnostmi, za katere je bilo naročeno, da si prizadeva. Strokovni kemiki lahko nato pregledajo rezultate, da preizkusijo in izboljšajo, kaj predlaga AI. AI daje predloge, medtem ko ljudje odločajo, kateri je najboljši.

»V študiji primera za načrtovanje molekul, podobnih zdravilu, je metoda pokazala izjemno učinkovitost,« pravi Yoshida. Oblikoval je tudi poti do industrijsko uporabnih molekul maziv.

"Upamo, da bo naše delo pospešilo proces odkrivanja številnih novih materialov, ki temelji na podatkih," zaključuje Yoshida. V podporo temu cilju je skupina ISM dala programsko opremo, ki izvaja njihov sistem strojnega učenja, na voljo vsem raziskovalcem na spletni strani GitHub.

Trenutni uspeh je bil osredotočen le na oblikovanje majhnih molekul. Ekipa zdaj namerava raziskati prilagoditev postopka za oblikovanje polimerov. Številne najpomembnejše industrijske in biološke spojine so polimeri, vendar se je izkazalo, da je zaradi izzivov pri iskanju reakcij za izdelavo modelov težko narediti nove različice, ki jih predlaga strojno učenje. Možnosti hkratnega načrtovanja in odkrivanja reakcij, ki jih ponuja ta nova tehnologija, bi lahko prebile to oviro.

Nadaljne informacije
Ryo Yoshida
Inštitut za statistično matematiko
e-naslov: yoshidar@ism.ac.jp

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

O znanosti in tehnologiji naprednih materialov: metode (STAM-M)

STAM Methods je odprto dostopna sestrska revija za znanost in tehnologijo naprednih materialov (STAM) in se osredotoča na nastajajoče metode in orodja za izboljšanje in/ali pospeševanje razvoja materialov, kot so metodologija, aparatura, instrumentacija, modeliranje, visokokakovostni podatki zbiranje, gradiva/procesna informatika, baze podatkov in programiranje. https://www.tandfonline.com/STAM-M

Dr Yasufumi Nakamichi
Direktor založništva STAM
e-naslov: NAKAMICHI.Yasufumi@nims.go.jp

Sporočilo za javnost, ki ga distribuira Asia Research News za znanost in tehnologijo naprednih materialov.

Tema: Povzetek sporočila za javnost
vir: Znanost in tehnologija naprednih materialov
sektorji: Znanost in nanotehnologija
https://www.acnnewswire.com

Iz Azije Corporate News Network

Copyright © 2023 ACN Newswire. Vse pravice pridržane. Podružnica Asia Corporate News Network.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoAiStream. Podatkovna inteligenca Web3. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• Kovanje prihodnosti z Adryenn Ashley. Dostopite tukaj.
• Kupujte in prodajajte delnice podjetij pred IPO s PREIPO®. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.acnnewswire.com/press-release/english/84111/