Le reti neurali sono in grado di predire le proprietà dei composti organici
Source:Siamo abituati al fatto che нейросети aiutano praticamente in tutti i settori della nostra vita. Sembra che presto saranno ancora i più richiesti, infatti, un nuovo approccio nel loro lavoro permetterà di prevedere come si comporteranno sostanze durante l'interazione, utilizzando un set minimo di dati in arrivo.
Come riporta la redazione della rivista Journal of Physics: Condensed Matter, rete neurale è sviluppato da un gruppo di scienziati provenienti da Russia, Estonia e regno unito, consente di «prevedere uno dei più imprevedibili fattori» — la concentrazione di una sostanza biologica. Egli è estremamente importante per valutare l'efficacia di qualsiasi biologico collegamenti da farmaci prima di veleno e indica il grado di accumulo di prova per la sostanza in un organismo vivente. Prima sono state utilizzate per gli animali da laboratorio. Ora è possibile applicare un approccio più moderno.
Come raggiungere questo obiettivo? Ci sono 2 opzioni: nel primo caso нейросети bisogno di generare tutti i possibili modelli di comportamento delle molecole e la loro interazione con gli organismi viventi. Tale approccio è abbastanza preciso, ma è estremamente dispendioso a causa di una vasta gamma di dati. Nel secondo caso, la rete neurale è bisogno di insegnare a lavorare con la teoria molecolare del liquido. In questo caso, l'interpretazione dei risultati è veloce (in quanto si basa sulla pre-registrati e abbastanza semplici formule), ma non è così precisa come vorrei.
Il Gruppo di esperti dell'Università di Tartu (Estonia), Università di Strathclyde (regno Unito) e Сколковского istituto di scienza e tecnologia (Russia) ha sviluppato un metodo ibrido. Per prima cosa si svolgono i calcoli basati sulla teoria molecolare, e ad essi si applicano algoritmi di comportamento e di interazione delle molecole. Secondo uno degli autori del lavoro, dottorando Сколковского dell'istituto di scienza e tecnologie Sergei Сосина,
«abbiamo Sviluppato il metodo consente di semplificare notevolmente la previsione di un onere ambientale o di altra sostanza. Ma la cosa più importante è quello che abbiamo sviluppato un modo universale per descrivere le molecole per trasferire la sua “immagine” tridimensionale ad alta precisione rete neurale. In prospettiva il nostro sviluppo consentiranno di prevedere le proprietà di vari esotici molecole e nuovi collegamenti, per cui i metodi attuali di ricerca di rapporti di «la struttura — proprietà» non si applicano.»
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