Y Deallusrwydd Artiffisial Gorau ar gyfer Cemeg: Offer, Mewnwelediadau, a Pam Maen nhw'n Gweithio Mewn Gwirionedd

Mae deallusrwydd artiffisial wedi bod yn dod i mewn i gemeg ers tro bellach, ac - yn dawel ond yn gyson - mae'n ail-lunio'r maes mewn ffyrdd sy'n teimlo bron fel ffuglen wyddonol. O helpu i ddatgelu ymgeiswyr cyffuriau na allai unrhyw fod dynol eu gweld i fapio llwybrau adwaith y mae cemegwyr profiadol weithiau'n eu methu, nid dim ond cynorthwyydd labordy yw deallusrwydd artiffisial mwyach. Mae'n symud i'r chwyddwydr. Ond beth sy'n gwneud i'r deallusrwydd artiffisial gorau ar gyfer cemeg sefyll allan mewn gwirionedd? Gadewch i ni edrych yn agosach.

Erthyglau y gallech fod eisiau eu darllen ar ôl yr un hon:

🔗 Gwyddor data a deallusrwydd artiffisial: Dyfodol arloesedd
Sut mae deallusrwydd artiffisial a gwyddor data yn trawsnewid technoleg a busnes modern.

🔗 10 offeryn dadansoddi deallusrwydd artiffisial gorau i roi hwb i strategaeth ddata
Y llwyfannau gorau ar gyfer mewnwelediadau ymarferol, rhagweld, a phenderfyniadau mwy craff.

🔗 10 offeryn dysgu AI gorau i feistroli unrhyw beth yn gyflymach
Cyflymwch eich sgiliau gyda llwyfannau dysgu pwerus sy'n cael eu gyrru gan AI.

Beth sy'n Gwneud Deallusrwydd Artiffisial Cemeg yn Ddefnyddiol mewn Gwirionedd? 🧪

Nid yw pob AI sy'n canolbwyntio ar gemeg wedi'i adeiladu yr un fath. Mae rhai offer yn demos sgleiniog sy'n methu pan gaiff eu profi mewn labordai go iawn. Mae eraill, fodd bynnag, yn profi'n ymarferol yn syndod o fawr gan arbed oriau hir o dreial a chamgymeriad dall i ymchwilwyr.

Dyma beth sy'n tueddu i wahanu'r rhai cadarn oddi wrth y triciau:

• Cywirdeb mewn Rhagfynegiadau : A all ragweld priodweddau moleciwlaidd neu ganlyniadau adwaith yn gyson?

• Rhwyddineb Defnydd : Nid yw llawer o gemegwyr yn godwyr. Mae rhyngwyneb clir neu integreiddio llyfn yn bwysig.

• Graddadwyedd : Mae deallusrwydd artiffisial defnyddiol yn gweithio cystal ar lond llaw o foleciwlau ag y mae ar setiau data enfawr.

• Integreiddio Llif Gwaith Labordy : Nid yw'n ddigon gwneud i sleidiau edrych yn dda - mae defnyddioldeb go iawn yn ymddangos pan fydd AI yn cefnogi dewisiadau arbrofol.

• Cymuned a Chymorth : Mae datblygu gweithredol, dogfennu, a phrawf wedi'i adolygu gan gymheiriaid yn gwneud gwahaniaeth mawr.

Mewn geiriau eraill: mae'r AI gorau yn cydbwyso cyhyrau cyfrifiadurol crai â defnyddioldeb o ddydd i ddydd.

Nodyn methodoleg cyflym: Cafodd yr offer isod eu blaenoriaethu os oedd ganddynt ganlyniadau a adolygwyd gan gymheiriaid, tystiolaeth o ddefnydd yn y byd go iawn (academaidd neu ddiwydiant), a meincnodau atgynhyrchadwy. Pan ddywedwn fod rhywbeth yn "gweithio," mae hynny oherwydd bod papurau dilysu gwirioneddol, setiau data, neu ddulliau wedi'u dogfennu'n dda - nid dim ond sleidiau marchnata.

Ciplun: Offer Deallusrwydd Artiffisial Gorau ar gyfer Cemeg 📊

*Gall prisio/mynediad newid - gwiriwch y gwerthwr yn uniongyrchol bob amser.

Goleuni ar: IBM RXN ar gyfer Cemeg ✨

Un o'r llwyfannau mwyaf hygyrch yw IBM RXN . Mae'n cael ei bweru gan Drawsnewidydd (meddyliwch am sut mae modelau iaith yn gweithio, ond gyda llinynnau SMILES cemegol) wedi'i hyfforddi i fapio adweithyddion ac adweithyddion i gynhyrchion wrth amcangyfrif ei hyder ei hun.

Yn ymarferol, gallwch gludo llinyn adwaith neu SMILES, ac mae RXN yn rhagweld y canlyniad ar unwaith. Mae hynny'n golygu llai o rediadau "profi yn unig", mwy o ffocws ar opsiynau addawol.

Enghraifft nodweddiadol o lif gwaith: rydych chi'n braslunio llwybr synthetig, mae RXN yn nodi cam sigledig (hyder isel), ac yn pwyntio at drawsnewidiad gwell. Rydych chi'n trwsio'r cynllun cyn cyffwrdd â thoddyddion. Canlyniad: llai o amser gwastraffus, llai o fflasgiau wedi torri.

AlphaFold: Seren Roc Cemeg 🎤🧬

Os ydych chi wedi dilyn penawdau gwyddoniaeth o gwbl, mae'n debyg eich bod chi wedi clywed am AlphaFold . Datrysodd un o broblemau anoddaf bioleg: rhagweld strwythurau protein yn syth o ddata dilyniant.

Pam mae hynny'n bwysig i gemeg? Mae proteinau'n foleciwlau cymhleth sy'n ganolog i ddylunio cyffuriau, peirianneg ensymau, a deall mecanweithiau biolegol. Gyda rhagfynegiadau AlphaFold yn agosáu at gywirdeb arbrofol mewn llawer o achosion, nid yw'n or-ddweud ei alw'n ddatblygiad arloesol a newidiodd y maes cyfan [1].

DeepChem: Maes Chwarae'r Tincwyr 🎮

I ymchwilwyr a hobïwyr, DeepChem yn y bôn yn llyfrgell fyddin y Swistir. Mae'n cynnwys nodweddion, modelau parod, a'r MoleculeNet - sy'n caniatáu cymariaethau tebyg ar draws dulliau.

Gallwch ei ddefnyddio i:

• Rhagfynegwyr hyfforddi (fel hydoddedd neu logP)

• Adeiladu llinellau sylfaen QSAR/ADMET

• Archwiliwch setiau data ar gyfer deunyddiau a bio-gymwysiadau

Mae'n hawdd ei ddefnyddio gan ddatblygwyr ond mae'n disgwyl sgiliau Python. Y cyfaddawd: cymuned weithredol a diwylliant atgynhyrchadwyedd cryf [5].

Sut mae AI yn Hybu Rhagfynegiad Ymateb 🧮

Mae synthesis traddodiadol yn aml yn drwm ar dreialon. Mae deallusrwydd artiffisial modern yn lleihau'r dyfalu drwy:

• Rhagfynegi ymatebion ymlaen llaw gyda sgoriau ansicrwydd (fel eich bod chi'n gwybod pryd beidio â ymddiried ynddynt) [2]

• Mapio llwybrau retrosynthetig wrth hepgor pennau dall a grwpiau amddiffynnol bregus [3]

• Awgrymu dewisiadau amgen sy'n gyflymach, yn rhatach, neu'n fwy graddadwy

Un sy'n sefyll allan yma yw Chematica (Synthia) , sy'n amgodio rhesymeg gemegol arbenigol a strategaethau chwilio. Mae eisoes wedi cynhyrchu llwybrau synthesis a weithredwyd yn llwyddiannus mewn labordai go iawn - prawf cryf ei fod yn fwy na diagramau ar sgrin yn unig [3].

Allwch Chi Ddibynnu ar yr Offer hyn? 😬

Yr ateb gonest: maen nhw'n bwerus, ond nid yn ddi-ffael.

• Gwych ar batrymau : Mae modelau fel Transformers neu GNNs yn dal cydberthnasau cynnil mewn setiau data enfawr [2][5].

• Ddim yn anffaeledig : Gall rhagfarn llenyddiaeth, cyd-destun ar goll, neu ddata anghyflawn arwain at wallau rhy hyderus.

• Gorau ar y cyd â bodau dynol : Mae paru rhagfynegiadau â barn cemegydd (amodau, ehangu, amhureddau) yn dal i ennill.

Stori fer: Defnyddiodd prosiect optimeiddio arweiniol gyfrifiadau ynni rhydd i restru ~12 o amnewidiadau posibl. Dim ond y 5 uchaf a syntheseiddiwyd mewn gwirionedd; cyrhaeddodd 3 ofynion potensi ar unwaith. Torrodd hynny wythnosau oddi ar y cylch [4]. Mae'r patrwm yn glir: mae deallusrwydd artiffisial yn culhau'r chwiliad, mae bodau dynol yn penderfynu beth sy'n werth rhoi cynnig arno.

Ble mae pethau'n mynd 🚀

• Labordai awtomataidd : Systemau o'r dechrau i'r diwedd yn dylunio, rhedeg a dadansoddi arbrofion.

• Synthesis mwy gwyrdd : Algorithmau sy'n cydbwyso cynnyrch, cost, camau a chynaliadwyedd.

• Therapïau personol : Piblinellau darganfod cyflymach wedi'u teilwra i fioleg sy'n benodol i'r claf.

Nid yw deallusrwydd artiffisial yma i ddisodli cemegwyr - mae yma i'w mwyhau.

I Gloi: Y Deallusrwydd Artiffisial Gorau ar gyfer Cemeg yn Gryno 🥜

• Myfyrwyr ac ymchwilwyr → IBM RXN, DeepChem [2][5]

• Fferyllol a biotechnoleg → Schrödinger, Synthia [4][3]

• Bioleg strwythurol → AlphaFold [1]

• Datblygwyr ac adeiladwyr → ChemTS, MolGPT

Y gwir amdani: Mae deallusrwydd artiffisial fel microsgop ar gyfer data . Mae'n gweld patrymau, yn eich llywio i ffwrdd o ffyrdd dall, ac yn cyflymu mewnwelediad. Mae'r cadarnhad terfynol yn dal i fod yn y labordy.

Cyfeiriadau

1. Jumper, J. et al. “Rhagfynegiad strwythur protein hynod gywir gydag AlphaFold.” Nature (2021). Cyswllt

2. Schwaller, P. et al. “Trawsnewidydd Moleciwlaidd: Model ar gyfer Rhagfynegi Adwaith Cemegol wedi’i Galibro gan Ansicrwydd.” ACS Central Science (2019). Cyswllt

3. Klucznik, T. et al. “Synthesisau effeithlon o dargedau amrywiol, perthnasol yn feddyginiaethol, wedi’u cynllunio gan gyfrifiadur ac wedi’u gweithredu yn y labordy.” Chem (2018). Cyswllt

4. Wang, L. et al. “Rhagfynegiad Cywir a Dibynadwy o Grym Rhwymo Ligand Cymharol mewn Darganfod Cyffuriau Darpar trwy Brotocol Cyfrifo Ynni Rhydd Modern.” J. Am. Chem. Soc. (2015). Cyswllt

5. Wu, Z. ac eraill. “MoleculeNet: meincnod ar gyfer dysgu peirianyddol moleciwlaidd.” Chemical Science (2018). Cyswllt