Најдобра вештачка интелигенција за хемија: Алатки, сознанија и зошто тие всушност функционираат

Вештачката интелигенција веќе некое време се провлекува во хемијата и - тивко, но сигурно - ја преобликува областа на начини што се чувствуваат речиси како научна фантастика. Од помагање во откривањето на кандидати за лекови што ниту еден човек не може да ги забележи, до мапирање на реакциски патишта што искусните хемичари понекогаш ги пропуштаат, вештачката интелигенција повеќе не е само лабораториски асистент. Таа се наоѓа во центарот на вниманието. Но, што навистина ја прави најдобрата вештачка интелигенција за хемија да се издвојува? Ајде да погледнеме подетално.

Статии што можеби ќе ве интересираат по оваа:

🔗 Наука за податоци и вештачка интелигенција: Иднината на иновациите
Како вештачката интелигенција и науката за податоци ја трансформираат модерната технологија и бизнисот.

🔗 Топ 10 алатки за аналитика на вештачка интелигенција за подобрување на стратегијата за податоци
Најдобри платформи за практични сознанија, прогнози и попаметни одлуки.

🔗 Топ 10 алатки за учење со вештачка интелигенција за побрзо совладување на сè
Забрзајте ги вашите вештини со моќни платформи за учење управувани од вештачка интелигенција.

Што всушност ја прави хемијата со вештачка интелигенција корисна? 🧪

Не секоја вештачка интелигенција фокусирана на хемија е изградена еднакво. Некои алатки се сјајни демо верзии кои не успеваат кога се тестираат во вистински лаборатории. Други, пак, се покажуваат изненадувачки практични, заштедувајќи им на истражувачите долги часови на слепо обиди и грешки.

Еве што има тенденција да ги разликува солидните од триковите:

• Точност во предвидувањата : Може ли постојано да ги предвидува молекуларните својства или резултатите од реакциите?

• Леснотија на користење : Многу хемичари не се програмери. Јасен интерфејс или непречена интеграција се важни.

• Скалабилност : Корисната вештачка интелигенција работи подеднакво добро на неколку молекули како и на огромни збирки на податоци.

• Интеграција на работниот тек во лабораторија : Не е доволно слајдовите да изгледаат добро - вистинската корисност се појавува кога вештачката интелигенција поддржува експериментални опции.

• Заедница и поддршка : Активниот развој, документацијата и рецензираните докази прават голема разлика.

Со други зборови: најдобрата вештачка интелигенција ги балансира суровите компјутерски мускули со секојдневната употребливост.

Брза методолошка забелешка: Алатките подолу беа приоритизирани доколку имаа резултати рецензирани од колеги, докази за имплементација во реалниот свет (академска или индустриска средина) и репродуцибилни критериуми. Кога велиме дека нешто „функционира“, тоа е затоа што постојат вистински документи за валидација, збирки податоци или добро документирани методи - а не само маркетиншки слајдови.

Слика: Најдобри алатки со вештачка интелигенција за хемија 📊

*Цените/пристапот може да се променат - секогаш проверете директно кај продавачот.

Во фокусот: IBM RXN за хемија ✨

Една од најпристапните платформи е IBM RXN . Се напојува со трансформатор (замислете како функционираат јазичните модели, но со хемиски SMILES низи) обучен да мапира реактанти и реагенси на производи, додека ја проценува сопствената доверба.

Во пракса, можете да залепите реакција или SMILES низа, а RXN веднаш го предвидува исходот. Тоа значи помалку „само-тестирање“ извршувања, поголем фокус на ветувачки опции.

Типичен пример за работен тек: скицирате синтетичка рута, RXN означува нестабилен чекор (ниска доверба) и укажува на подобра трансформација. Го поправате планот пред да ги допрете растворувачите. Резултат: помалку потрошено време, помалку скршени колби.

AlphaFold: Рок-ѕвездата на хемијата 🎤🧬

Ако воопшто сте ги следеле научните наслови, веројатно сте слушнале за AlphaFold . Тој реши еден од најтешките проблеми во биологијата: предвидување на протеинските структури директно од секвенцијалните податоци.

Зошто тоа е важно за хемијата? Протеините се сложени молекули кои се од централно значење за дизајнот на лекови, ензимското инженерство и разбирањето на биолошките механизми. Со оглед на тоа што предвидувањата на AlphaFold се приближуваат до експериментална точност во многу случаи, не е претерување да се нарече ова откритие кое ја променило целата област [1].

DeepChem: Игралиште за тинкери 🎮

За истражувачите и хобистите, DeepChem е во основа библиотека на швајцарската армија. Вклучува додатоци, готови модели и популарните MoleculeNet бенчмаркинг - што овозможува споредби од јаболко до јаболко меѓу методите.

Можете да го користите за:

• Предвидувачи на воз (како растворливост или logP)

• Изградете основни линии QSAR/ADMET

• Истражувајте бази на податоци за материјали и биолошки апликации

Лесно е за програмери, но бара вештини за Python. Компромис: активна заедница и силна култура на репродуктивност [5].

Како вештачката интелигенција го подобрува предвидувањето на реакциите 🧮

Традиционалната синтеза често бара многу испитувања. Современата вештачка интелигенција го намалува нагаѓањето преку:

• Предвидување на реакции со оценки на неизвесност (за да знаете кога не им верувате) [2]

• Мапирање на ретросинтетски патишта , прескокнувајќи ги ќорсокаците и кревките заштитни групи [3]

• Предлагање алтернативи кои се побрзи, поевтини или поскалабилни

Тука се издвојува Chematica (Synthia) , која кодира експертска хемиска логика и стратегии за пребарување. Веќе има произведено синтетички правци кои беа успешно извршени во вистински лаборатории - силен доказ дека е повеќе од само дијаграми на екран [3].

Можете ли да се потпрете на овие алатки? 😬

Искрениот одговор: тие се моќни, но не и беспрекорни.

• Одлично во шемите : Модели како што се трансформатори или GNN фаќаат суптилни корелации во огромни бази на податоци [2][5].

• Не е непогрешливо : Пристрасноста во литературата, недостатокот на контекст или нецелосните податоци можат да доведат до преуверени грешки.

• Најдобро во тандем со луѓе : Спарувањето на предвидувањата со проценката на хемичар (услови, зголемување на обемот, нечистотии) сè уште победува.

Кратка приказна: Проект за оптимизација на потенцијални клиенти користеше пресметки на слободна енергија за да рангира ~12 потенцијални замени. Само првите 5 беа всушност синтетизирани; 3 веднаш ги исполнија барањата за јачина. Тоа скрати недели од циклусот [4]. Моделот е јасен: вештачката интелигенција го стеснува пребарувањето, луѓето одлучуваат што вреди да се проба.

Каде одат работите 🚀

• Автоматизирани лаборатории : Целни системи кои дизајнираат, извршуваат и анализираат експерименти.

• Позелена синтеза : Алгоритми што ги балансираат приносот, трошоците, чекорите и одржливоста.

• Персонализирана терапевтика : Побрзи канали за откривање прилагодени на биологијата специфична за пациентот.

Вештачката интелигенција не е тука да ги замени хемичарите - таа е тука да ги засили.

Накратко: Најдобра вештачка интелигенција за хемија 🥜

• Студенти и истражувачи → IBM RXN, DeepChem [2][5]

• Фармацевтска и биотехнолошка технологија → Шредингер, Синтија [4][3]

• Структурна биологија → AlphaFold [1]

• Програмери и градители → ChemTS, MolGPT

Заклучок: вештачката интелигенција е како микроскоп за податоци . Таа забележува шеми, ве насочува подалеку од ќорсокаци и го забрзува увидот. Конечната потврда сè уште е во лабораторијата.

Референци

1. Џампер, Ј. и др. „Високопрецизно предвидување на структурата на протеините со AlphaFold“. Nature (2021). Врска

2. Швалер, П. и др. „Молекуларен трансформатор: Модел за предвидување на хемиски реакции калибрирани со неизвесност“. ACS Central Science (2019). Линк

3. Клучник, Т. и др. „Ефикасни синтези на разновидни, медицински релевантни цели, планирани компјутерски и извршени во лабораторија.“ Chem (2018). Врска

4. Ванг, Л. и др. „Точно и сигурно предвидување на релативната јачина на врзување на лигандите во потенцијалното откривање на лекови преку современ протокол за пресметка на слободна енергија“. J. Am. Chem. Soc. (2015). Врска

5. Ву, З. и др. „MoleculeNet: репер за молекуларно машинско учење“. Chemical Science (2018). Линк