の神経ネットワークを予測できる性有機化合物
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長い間に慣れてしまっているので、この神経ネットワークの手でほとんどすべての分野においてます。 うぐいするとともに、今後さらに人気で新しいアプローチにより行動を予測するのは、物質の相互作用を使用し、最小限のデータを入力します。
に応じて編集委員会のjournal of Physics:Condensed Matter、ニューラルネットワークにより開発したグループの研究者からのロシア、エストニアに、英国、可能な«、予測の不要因»—生物濃度の物質です。 することは非常に重要であり有効性を評価するための生物学的化合物から薬毒物は、で示したものの程度の蓄積は試験物質生ます。 以前で使用されており、実験動物です。 今までより現代的なアプローチします。
どのように実現する。 が2つのバリエーション：最初の場合は、神経ネットワークを生成しなければならないすべての可能な行動の分子との相互作用の生物です。 このアプローチであることが非常に高価なので、大量データ配列になります。 第二の場合、神経ネットワークを要することもできる作業の分子論造としています。 この場合、解釈の結果の素材としてのニーズに対応することができ事前に定義され、かなり単純な関数が不正確にしています。
グループの専門家からの大学のタルトゥエストニア、ストラスクライド大学(英国)とのSKOLKOVO科学技術研究所（ロシア）およびその使用方法の開発を行う。 第一に、計算に基づく分子理論、およびその利用方法については、アルゴリズムの行動と相互作用を研究しています。 によると、著者名、大学院生のSKOLKOVO研究所科学技術セルゲイSosin
"我々の手法により容易に予測と環境負荷のから特定の物質です。 しかし、最も重要なのは開発した、世界共通のメソッドの説明を分子のための送信"画像"を精密な三次元の神経回路網をつくっています。 今後、当社開発による予測の性質を様々なエキゾチック分子が抜本的に新しい化合物は、既存の方法での検索の関係«は、構造物性»該当ありません。"
以上
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