Kimya üçün ən yaxşı süni intellekt: alətlər, anlayışlar və əslində nə üçün işləyirlər

Süni intellekt artıq bir müddətdir kimyaya daxil olur və sakit, lakin davamlı olaraq sahəni demək olar ki, elmi fantastika kimi hiss edəcək şəkildə yenidən formalaşdırır. Heç bir insanın görə bilmədiyi narkotik namizədlərini aşkar etməkdən tutmuş təcrübəli kimyaçıların bəzən qaçırdığı reaksiya yollarının xəritələşdirilməsinə qədər, AI artıq sadəcə laboratoriya köməkçisi deyil. O, diqqət mərkəzindədir. kimya üçün ən yaxşı süni intellekt nə ilə fərqlənir? Gəlin daha yaxından nəzər salaq.

Bundan sonra oxumaq istədiyiniz məqalələr:

🔗 Məlumat elmi və süni intellekt: innovasiyanın gələcəyi
AI və məlumat elmi müasir texnologiya və biznesi necə dəyişdirir.

🔗 Məlumat strategiyasını gücləndirmək üçün 10 ən yaxşı AI analitik aləti
Fəaliyyət göstərə bilən anlayışlar, proqnozlaşdırma və daha ağıllı qərarlar üçün ən yaxşı platformalar.

🔗 Hər şeyi daha sürətli mənimsəmək üçün ən yaxşı 10 AI alətləri
Güclü, süni intellektə əsaslanan öyrənmə platformaları ilə bacarıqlarınızı sürətləndirin.

Kimyanın süni intellektini əslində nə faydalı edir? 🧪

Kimyaya yönəlmiş süni intellektlərin hamısı bərabər qurulmayıb. Bəzi alətlər real laboratoriyalarda sınaqdan keçirildikdə yıxılan parlaq demolardır. Digərləri isə, təəccüblü dərəcədə praktik qənaət edən tədqiqatçılara uzun saatlar ərzində kor sınaq və səhvləri sübut edir.

Möhkəm olanları hiyləgərlikdən ayıran şey budur:

• Proqnozlarda dəqiqlik : O, ardıcıl olaraq molekulyar xassələri və ya reaksiya nəticələrini təxmin edə bilərmi?

• İstifadə asanlığı : Bir çox kimyaçı kodlayıcı deyil. Aydın interfeys və ya hamar inteqrasiya vacibdir.

• Ölçeklenebilirlik : Faydalı süni intellekt nəhəng verilənlər bazasında olduğu kimi bir neçə molekulda da işləyir.

• Laboratoriya iş axınının inteqrasiyası : Slaydların yaxşı görünməsi üçün kifayət deyil - AI eksperimental seçimləri dəstəklədikdə real yardımçı proqram görünür.

• İcma və Dəstək : Aktiv inkişaf, sənədləşdirmə və nəzərdən keçirilmiş sübutlar böyük fərq yaradır.

Başqa sözlə: ən yaxşı süni intellekt xam hesablama əzələsini gündəlik istifadə imkanları ilə balanslaşdırır.

Sürətli metodologiya qeydi: Aşağıdakı alətlər nəzərdən keçirilmiş nəticələrə, real dünyada yerləşdirmə sübutlarına (akademiya və ya sənaye) və təkrarlana bilən meyarlara malik olduqda üstünlük təşkil edirdi. Biz nəyisə “işləyir” dedikdə, bunun səbəbi yalnız marketinq slaydları deyil, faktiki təsdiqləmə sənədləri, məlumat dəstləri və ya yaxşı sənədləşdirilmiş metodların olmasıdır.

Snapshot: Kimya üçün ən yaxşı süni intellekt alətləri 📊

*Qiymət/giriş dəyişə bilər - həmişə satıcını birbaşa yoxlayın.

Diqqət: Kimya üçün IBM RXN ✨

Ən əlçatan platformalardan biri IBM RXN- . O, öz inamını qiymətləndirərkən reaktivləri və reagentləri məhsullara xəritələşdirmək üçün öyrədilmiş Transformator

Praktikada siz reaksiya və ya SMILES sətrini yapışdıra bilərsiniz və RXN dərhal nəticəni proqnozlaşdırır. Bu, daha az "sadəcə sınaq" qaçışları, perspektivli variantlara daha çox diqqət yetirmək deməkdir.

Tipik iş axını nümunəsi: siz sintetik marşrutun eskizini çəkirsiniz, RXN yalnış addımı işarələyir (aşağı inam) və daha yaxşı transformasiyaya işarə edir. Həlledicilərə toxunmadan əvvəl planı düzəldin. Nəticə: daha az vaxt itkisi, daha az qırılan kolba.

AlphaFold: Kimyanın Rok Ulduzu 🎤🧬

Əgər elmi başlıqları izləmisinizsə, yəqin ki, AlphaFold . O, biologiyanın ən çətin problemlərindən birini həll etdi: zülal strukturlarını birbaşa ardıcıllıq məlumatlarından proqnozlaşdırmaq.

Bunun kimya üçün nə üçün əhəmiyyəti var? Zülallar dərman dizaynı, ferment mühəndisliyi və bioloji mexanizmləri başa düşmək üçün mərkəzi olan kompleks molekullardır. AlphaFold-un proqnozlarının bir çox hallarda eksperimental dəqiqliyə yaxınlaşması ilə onu bütün sahəni dəyişdirən bir irəliləyiş adlandırmaq şişirtmə olmaz [1].

DeepChem: Tinkerers' Playground 🎮

Tədqiqatçılar və həvəskarlar üçün DeepChem əsasən İsveçrə ordusunun kitabxanasıdır. Buraya featurizatorlar, hazır modellər və metodlar üzrə almadan almaya müqayisə etməyə imkan verən MoleculeNet

Siz ondan istifadə edə bilərsiniz:

• Qatar proqnozlaşdırıcıları (məsələn, həllolma və ya logP)

• QSAR/ADMET bazalarını qurun

• Materiallar və bio proqramlar üçün məlumat dəstlərini araşdırın

Tərtibatçı üçün əlverişlidir, lakin Python bacarıqlarını gözləyir. Mübadilə: aktiv icma və güclü təkrarlanma mədəniyyəti [5].

Süni intellekt reaksiya proqnozunu necə artırır 🧮

Ənənəvi sintez çox vaxt sınaqdan keçir. Müasir süni intellekt təxminləri azaldır:

• irəli reaksiyaların proqnozlaşdırılması etməməyinizi bilirsiniz ) [2]

• Çılpaqları və kövrək qoruyucu qrupları atlayarkən retrosintetik marşrutların xəritələşdirilməsi

• Daha sürətli, daha ucuz və ya daha genişlənən alternativlərin təklif edilməsi

Burada diqqəti cəlb edən mütəxəssis kimyəvi məntiq və axtarış strategiyalarını kodlayan Chematica (Synthia) O, artıq real laboratoriyalarda uğurla yerinə yetirilən sintez marşrutlarını yaratmışdır - bu, ekrandakı diaqramlardan daha çox olduğuna güclü sübutdur [3].

Bu Alətlərə etibar edə bilərsinizmi? 😬

Dürüst cavab: onlar güclüdürlər, lakin qüsursuz deyillər.

• Nümunələrdə əladır : Transformerlər və ya GNN-lər kimi modellər kütləvi məlumat dəstlərində incə korrelyasiyaları tuturlar [2][5].

• Yanlış deyil : Ədəbiyyatdakı qərəzlilik, çatışmayan kontekst və ya natamam məlumat həddindən artıq inamlı səhvlərə səbəb ola bilər.

• İnsanlarla ən yaxşı tandem : Proqnozları kimyaçının mühakiməsi ilə cütləşdirmək (şərtlər, miqyas, çirklər) hələ də qalib gəlir.

Qısa hekayə: Qurğuşun optimallaşdırılması layihəsi ~12 potensial əvəzetməni sıralamaq üçün sərbəst enerji hesablamalarından istifadə etdi. Yalnız ilk 5-lik faktiki olaraq sintez edilmişdir; 3 potensial tələbləri dərhal vurun. Bu, dövrün həftələrini qırxdırdı [4]. Nümunə aydındır: AI axtarışı daraldır, insanlar nəyi sınamağa dəyər olduğuna qərar verir.

İşlər hara gedir 🚀

• Avtomatlaşdırılmış laboratoriyalar : Eksperimentləri layihələndirən, işlədən və təhlil edən uçdan-uca sistemlər.

• Daha yaşıl sintez : Gəlir, xərc, addımlar və davamlılığı tarazlayan alqoritmlər.

• Fərdiləşdirilmiş terapevtiklər : Xəstə üçün xüsusi biologiyaya uyğunlaşdırılmış daha sürətli kəşf boru kəmərləri.

AI kimyaçıları əvəz etmək üçün burada deyil, onları gücləndirmək üçün buradadır.

Bunu yekunlaşdırmaq: Bir sözlə kimya üçün ən yaxşı AI 🥜

• Tələbələr və tədqiqatçılar → IBM RXN, DeepChem [2][5]

• Əczaçılıq və biotexnika → Schrödinger, Synthia [4][3]

• Struktur biologiya → AlphaFold [1]

• Tərtibatçılar və inşaatçılar → ChemTS, MolGPT

məlumat üçün mikroskop kimidir . O, nümunələri görür, sizi çıxılmaz nöqtələrdən uzaqlaşdırır və anlayışı sürətləndirir. Yekun təsdiq hələ də laboratoriyaya aiddir.

İstinadlar

1. Jumper, J. et al. "AlphaFold ilə yüksək dəqiq zülal strukturu proqnozu." Təbiət (2021). Link

2. Schwaller, P. et al. "Molekulyar Transformator: Qeyri-müəyyənliyə görə kalibrlənmiş kimyəvi reaksiya proqnozu üçün bir model." ACS Mərkəzi Elm (2019). Link

3. Klucznik, T. et al. "Kompüter tərəfindən planlaşdırılan və laboratoriyada yerinə yetirilən müxtəlif, dərmanla əlaqəli hədəflərin effektiv sintezi." Kimya (2018). Link

4. Wang, L. et al. "Müasir Sərbəst Enerji Hesablama Protokolu ilə perspektivli dərman kəşfində nisbi liqand bağlama potensialının dəqiq və etibarlı proqnozu." J. Am. Kimya. Soc. (2015). Link

5. Wu, Z. və başqaları. "MoleculeNet: molekulyar maşın öyrənməsi üçün etalon." Kimya Elmi (2018). Link