Ученые МГУ научили нейросеть точнее предсказывать свойства молекул
Специалисты Центра искусственного интеллекта МГУ имени Ломоносова усовершенствовали нейросеть, которая прогнозирует свойства молекул, – новый метод учитывает больше параметров и дает более точные результаты.
Сегодня для создания новых лекарств и материалов ученые используют алгоритмы машинного обучения, которые анализируют строение молекул и предсказывают их физико-химические свойства. Прежние подходы рассматривали молекулу только на уровне отдельных атомов. Московские исследователи пошли дальше: их нейросеть одновременно анализирует и атомы, и более крупные фрагменты – функциональные группы.
В вычислительных экспериментах новая модель показала более высокую точность по сравнению с традиционными алгоритмами. По словам авторов, метод поможет ускорить поиск химических соединений с заданными характеристиками. Результаты опубликованы в журнале Journal of Chemical Information and Modeling.
