В МГУ улучшили нейросеть для анализа свойств молекул

В пресс-службе Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова сообщили, что специалисты Центра искусственного интеллекта усовершенствовали нейросеть для прогнозирования свойств молекул.

Новая архитектура модели учитывает больше параметров структуры, что повышает точность вычислений. Разработка особенно важна для задач создания лекарств и новых материалов.

Особенности новой модели

Традиционные методы машинного обучения рассматривают молекулы как граф атомов и связей или как последовательность символов. Однако они не учитывают более крупные структурные элементы, такие как функциональные группы.

Новая нейросеть анализирует молекулы одновременно на уровне отдельных атомов и функциональных групп, что делает прогнозы более детализированными.

Результаты и применение

В ходе вычислительных экспериментов модель показала более высокую точность по сравнению с классическими методами машинного обучения.

Авторы разработки считают, что технология позволит ускорить поиск новых химических соединений с заданными свойствами. Результаты исследования опубликованы в журнале Journal of Chemical Information and Modeling.

Больше новостей и эксклюзивных видео смотрите в канале Самара Онлайн 24 в MAX.