人工智能一直在為各行各業(yè)賦能,提供著新的研究工具。近日,IBM研究院的科學(xué)家從一種全新的視角來研究有機化學(xué),并創(chuàng)造性的使用人工智能幫助他們預(yù)測有機化學(xué)反應(yīng)的生成。
科學(xué)家們通過將化學(xué)反應(yīng)中的原子視為字母、分子視為單詞,隨后利用人工智能語言翻譯算法來實現(xiàn)有機化學(xué)反應(yīng)生成物的預(yù)測。這一技術(shù)有望極大加速新藥和新材料的研發(fā)。
相關(guān)論文在剛剛結(jié)束的NIPS 2017會議的深度學(xué)習(xí)分子和材料應(yīng)用研討會上發(fā)表。
在過去的50年里,人們都致力于教會計算機理解化學(xué)過程,以便于幫助化學(xué)家預(yù)測化學(xué)反應(yīng)的生成。但由于有機化學(xué)十分復(fù)雜,而模擬這樣的化學(xué)反應(yīng)十分耗時結(jié)果也比較粗糙。人們一直以來都希望能有一個較好的方法來解決有機反應(yīng)的模擬問題。
IBM的科學(xué)家們在深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的啟發(fā)下,從不同的角度來思考了這一問題。他們利用自然語言處理中的人工智能翻譯程序來對有機化學(xué)問題進性處理。“通常人工智能做的是將英語翻譯成中文或者德語,但是在我們的研究中,我們讓相同的程序來對化學(xué)原子分子進行處理。我們給程序提供了百萬級別的化學(xué)反應(yīng)數(shù)據(jù),讓它學(xué)習(xí)到有機化學(xué)的“語言”結(jié)構(gòu),隨后嘗試著預(yù)測出化學(xué)反應(yīng)的可能生成物?!?/p>
論文作者IBM蘇黎世研究員Teodoro Laino 說:“我們希望能通過這一工具為有機化合物設(shè)計新的合成路徑。通常合成藥物和其他復(fù)雜的有機物是十分困難的工作。這一工作能為有機化學(xué)研究帶來飛速的進展,使得商業(yè)和學(xué)術(shù)上都將受益與研究時間的縮短和探索范圍的增加?!?/p>
這一新的人工智能程序是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),由很多神經(jīng)元以一定的形式相互連接而成,在經(jīng)過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練不斷調(diào)整這些連接的權(quán)重,以得到更好的結(jié)果。通過不斷的學(xué)習(xí),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以發(fā)現(xiàn)解決實際問題的最好模式,這也十分類似有機化學(xué)的研究探索過程。類似于小朋友學(xué)說話的過程,他們并不知道語法和規(guī)則但是一樣會流利的表達,AI一開始對于有機化學(xué)一竅不通,但通過學(xué)習(xí)依然可以預(yù)測出化學(xué)反應(yīng)的生成物。
實際過程中,AI可以從多種方式考慮,能根據(jù)概率提供多種解決方案,同時能夠達到超過80%的準確率。目前AI能夠處理的分子最大已經(jīng)包含了150個原子,但理論上來說可以處理的分子大小沒有上限,如果需要可以處理更長的分子。
論文合作者Théophile Gaudin表示未來希望將這一工作部署到云平臺上,供全世界的工程、研究人員使用。同時還要繼續(xù)提高算法精度達到90%以上。不同于現(xiàn)在使用較為通用的模型,他們計劃對于不同類的有機物使用更加有針對性的模型來提高精度。
下一步的研究中還將把溫度、溶劑和pH值等因素考慮進來期待進一步提高精度。由于AI并不完美,研究人員們創(chuàng)建這一工具的目的并不是替代有機化學(xué)家,而是為化學(xué)家們提供一個有力的助手。
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原文標題:人工智能又一新用途:IBM利用AI預(yù)測化學(xué)反應(yīng)結(jié)果,可用于加速新藥制作(附論文)
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