人工知能が創薬から
Source:を開発するために新しい薬物、薬剤師をお過ごしく計算作成の化学式の活性物質、可能な場合には、予想として、将来の薬剤との交流の様々なシステムです。 一つだけこのプロセスに時間がかかるし、研究室および臨床試験）を実施してきました。 しができ大幅に簡略化で作成した人工知能を創造できる新しい医薬品から人間の手を介さずです。
に従って公開。、新しい人工知能の関連ニューラルネットワーク"学生""教師です。" この段階での開発の際の薬剤は"発明"と薬剤師を選ぶ特定の分子を特定の特性、そして"カスタマイズ"での効果をしたい理想の達成100%の潜在する曝露の最小限の副作用します。 の取得に必要な効果では、さまざまな化学反応の研究者"を加減し"原子分子です。 ではこれらの知見所有して愛。 このニューラルネットワーク、ダウンロードしたデータを統合することにより1.7万の生物活性分子の特性と原則の相互作用します。 生徒の学習からの教師の能力の開発医薬品としての物質ができる新たな薬剤です。
の中心に両方のニューラルネットワークシステムリリースします。 それはかなりの公知の方法で医薬品開発の医薬品産業ます。 その目的は特定の種類の活性物質を生産することができます。 リリースの使用などの個別の指標をみると、溶融温度、露出す酵素の水への溶解性ます。 に応じてクリエイターのAI-薬剤師
"で比較した場合の過程の学習のAI研究の後に言語学習アルファベットと基本的なルールで、新しい"言葉"である分子です。 場合、新しい分子は安定で、所望の効果—教師の請求項ではな—拒否する開発力を生を避ける未来"悪玉"分子を作っています。
以上
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