Главная » Hi-Tech » Нейронные сети смогут предсказывать свойства органических соединений

Нейронные сети смогут предсказывать свойства органических соединений

Похоже, вскоре они будут еще более востребованными, ведь новый подход в их работе позволит предсказывать, как поведут себя вещества при взаимодействии, используя для этого минимальный набор входящих данных. Мы уже давно привыкли к тому, что нейросети помогают практически во всех сферах нашей жизни.

Он является крайне важным для оценки эффективности любого биологического соединения от лекарства до яда и указывает на степень накопления исследуемого вещества в живом организме. Как сообщает редакция журнала Journal of Physics: Condensed Matter, нейросеть, разработанная группой ученых из России, Эстонии и Великобритании, позволяет «спрогнозировать один из самых непредсказуемых факторов» — биологическую концентрацию вещества. Теперь же можно применять более современный подход. Раньше для этого использовались лабораторные животные.

Есть 2 варианта: в первом случае нейросети нужно сгенерировать все возможные модели поведения молекул и взаимодействия их с живыми организмами. Как же этого добиться? Во втором случае нейросеть нужно обучить работать с молекулярной теорией жидкости. Такой подход будет довольно точным, но крайне ресурсоемким из-за огромного массива данных. В этом случае интерпретация результатов будет быстрой (так как основана на заранее прописанных и довольно простых формулах), но не такой точной, как хотелось бы.

Первым делом проводятся расчеты, основанные на молекулярной теории, а к ним уже применяются алгоритмы поведения и взаимодействия молекул. Группа экспертов из Университета Тарту (Эстония), Университета Стратклайда (Великобритания) и Сколковского института науки и технологий (Россия) разработала гибридный метод. По словам одного из авторов работы, аспиранта Сколковского института науки и технологий Сергея Сосина,

Но самое главное — это то, что мы разработали универсальный способ описания молекулы для передачи ее “образа” в трехмерную сверхточную нейронную сеть. «Разработанный нами метод позволяет существенно упростить прогнозирование экологической нагрузки от того или иного вещества. В перспективе наши разработки позволят прогнозировать свойства различных экзотических молекул и принципиально новых соединений, для которых существующие методы поиска соотношений «структура — свойство» неприменимы.»


Оставить комментарий

Ваш email нигде не будет показан
Обязательные для заполнения поля помечены *

*

x

Ещё Hi-Tech Интересное!

Кейс бренда Blackblack: одеть детей в чёрное и выйти на европейский рынок

За время существования компании мы жили в двух настроениях: от «Мы самые крутые на рынке» до «Мы умрём бомжами», причём утром могло быть одно, а вечером другое. В марте 2017 года мы запустили первые продажи. Сейчас прошло полтора года, и ...

Инвесторы оценили Slack в $7,1 млрд

Инвесторы оценили Slack в $7,1 млрд Поиск Написать Войти Уведомлений пока нет Пишите хорошие статьи, комментируйте,и здесь станет не так пусто За год оценка компании выросла на $2 млрд. Компания Slack, которая развивает одноимённый корпоративный мессенджер, привлекла $427 млн при ...