人工知能の落ち、宇宙の中の分子の検索のための素晴薬
Source:闇夜から離れ、市内の照明の星の天の川を見出す もの任意の点から肉眼で見える以上4500された。 我々の銀河、100 400億円銀河宇宙にもよります。 には夜空には多くの星ます。 しかし、この番号を与えてくれる深くだ今テスト期間のジャパです。医薬品です。 このことがなく、有機化合物の薬用能力を超える数に宇宙の星の30以上の桁ます。 化学形態が作り出す科学者から、既存薬のように星がこのセンター街の夜ます。
すべての可能な医薬品—不可能なタスクのための人間としての研究の全体もしてしまい、大部分の発見したので合わない目的としています。 しかし、その奇跡治が隠れる中、たっぷりにも魅力的に無視します。
このたすべき使用人工知能とビデオの再生までを何でもこがますます加速を開催します。 こう語るのはアレックスZhavoronkov話で指数関数、医学、サンディエゴとなります。 この申請が最も愛するようになります。
犬の診断や治療にあたって
ひばり代表取締役のInsilico医CSO Biogerontology研究財団です。 Insilicoは多くのスタートアップの開発にAIを加速させる、新たな医薬品です。
近年では、ひばりさらなる技術と機械学習—学習—推進していることから複数の面です。 アルゴリズムをプレイできるビデオゲームのようにポーカープレーヤー AlphaGoのゼロまたはカーネギーメロン—代最大級のオブジェクトです。 その認識の規則性が力強く推進力にな深層学習、機械学習アルゴリズムの最後に始まったと区別する猫から、犬とで迅速かつ的確になります。
医学、アルゴリズムは、深層学習は、訓練データベースの医療画像検出できる生命を脅かす恐れのある疾患と同等以上の精度で専門の人間です。 でもある"愛のまぶたので、できる貴重なの診断します。 とうひばりと、以上のアプリケーションおよび実績がありました。
"テスラは既に車両の通り、"ひばります。 "三四年間の技術で乗客を輸送からデリバリー時速200キロの時間は、一つの間違いやすいです。 人々が信頼で人生をこの技術になりました。
"ませんので、医薬品産業ます。
試行錯誤す。
医薬品の研究AIいませんの車です。 彼は助手がペアになり、チームティーチング化学者た動きを加速させる新規医薬品、オプションが最適な候補者です。
空間の最適化および効率改善で大きな"ひばります。
医薬品の検索—入念な高価な事業です。 化学者選万の化合物の検索の最も期待されます。 このうち、一部への進学もそれでいいと言ってくれたしますパスの試験は、これら全ての市内中心部に位置する承認なく利用できます。
このプロセス全体が長年、何百ものコスト単位百万ドルです。
この問題のビッグデータ（ビッグデータ）についての深い学習を得意とビッグデータです。 初めてのこれらのシステムAI-深層学習が見えないほどのパターンの巨大なデータのサンプルです。 は薬メーカーを既に利用中のソフトウェアのためのスクリーニング化合物は、このようなソフトウェアが必要に明確な規則では、化学者です。 のメリットAIこの場合には、その能力を学び、向上させるために自分なります。
"が戦略革新的エクスペディアをおすすめする医薬品業界において、この分子の迅速承認"ひばります。 "は、ニードルのhaystack、その他の新しいニードル"です。
探針にhaystackのアルゴリズムの訓練を受け大規模データベースの分子です。 その見分子の物件です。 が新しいニードルのか？ この機会には生成敵対ネットワークspecializiruetsya larksます。
これらのアルゴリズムを入れて二つの神経ネットワークです。 一生意味のある結果、その他るかどうかを決定し、結果がtrueかfalseの場合、"ひばります。 以下、これらのネットワークを新たなオブジェクトなどのテキスト、画像もしくは、この場合には、分子構造です。
"を使い始めたこの特定の技術への深い神経ネットワーク想像の新しい分子ならをしていきたいと思っています。 る必要がありまのニードル"ひばります。 "をご参照くださいここに生かすように敵対ネットワークだを分子を阻害するタンパク質Xの濃度Yは、最高の生存率は、所望の特性と副作用の少ないです。"
ひばりと考えるときや作成の針の多くの分子機能のリリースの化学の人々にできるように合成だけの最も期待されます。 い場合で作品に期待していますが、これらのアクセス数を最小限にとどめ、ミスは一般的にスピードアップをはかっています。
バッグ
Insilicoだけではない一つの検索のための新しい方法を医薬品は、この新しい地域です。 昨年、ハーバード論文を発表し話題のAI、同様に薬の医薬品です。 のソフトウェアの訓練を受250 000薬剤分子を用いて作製された経験の新たな分子が混在する既存薬としての提案に基づく要求される特性です。 但し、MIT技術審査の結果が必ずしも意味のある又は容易に合成した研究室では、品質の結果として常に高いので、どのように品質のデータを提供します。
スタンフォード化学科教授Vijay Pandeと、画像、音声及び文章—現在の興味深い学習の良い、クリーンデータです。 が化学データは、最適化のための深層学習します。 また、公共データベースが存在し、多くのデータも非公開にしたのは民間企業です。
を克服すべての障害は、当社Zhavoronkova点を検証する技術です。 今年は、懐疑的で、製薬業界にとっては利息投資します。 でもGoogleでのレースです。
としての開発アクアランド、バルバティビーチハードウェアには、かなりのポテンシャルはまだまだ出かけする事ができます。 かつての1060分子分野の医薬品まで処分します。
以上
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