Жасанды интеллект химияға біраз уақыттан бері еніп келеді және - тыныш, бірақ тұрақты түрде - бұл ғылым фантастикасына ұқсайтын жолдармен саланы өзгертеді. Ешбір адам байқай алмайтын есірткіге үміткерлерді ашуға көмектесуден бастап тәжірибелі химиктер кейде жіберіп алатын реакция жолдарын анықтауға дейін, AI енді тек зертханалық көмекші емес. Ол көпшіліктің назарында. химияға арналған ең жақсы AI-ны не ерекшелендіреді? Толығырақ қарастырайық.
Осы мақаладан кейін оқығыңыз келетін мақалалар:
🔗 Деректер ғылымы және жасанды интеллект: инновацияның болашағы
AI және деректер ғылымы заманауи технологиялар мен бизнесті қалай өзгертеді.
🔗 Деректер стратегиясын толықтыруға арналған AI талдауының ең жақсы 10 құралы
Іс-әрекетке негізделген түсініктер, болжау және ақылды шешімдер үшін ең жақсы платформалар.
🔗 Кез келген нәрсені тезірек меңгеру үшін AI үйренудің ең жақсы 10 құралы
Қуатты, AI басқаратын оқу платформалары арқылы дағдыларыңызды жеделдетіңіз.
Химия AI-ны не пайдалы етеді? 🧪
Химияға бағытталған барлық AI бірдей емес. Кейбір құралдар - нақты зертханаларда сыналғанда құлдырайтын жылтыр демонстрациялар. Басқалары болса да, таңқаларлықтай практикалық үнемдейтін зерттеушілерді ұзақ сағат бойы соқыр сынақ пен қателікпен дәлелдейді.
Міне, қатты нәрселерді трюктардан ажырататын нәрсе:
-
Болжамдардағы дәлдік : ол молекулалық қасиеттерді немесе реакция нәтижелерін дәйекті түрде болжай ала ма?
-
Пайдаланудың қарапайымдылығы : Көптеген химиктер кодер емес. Айқын интерфейс немесе тегіс интеграция маңызды.
-
Масштабтау : Пайдалы AI үлкен деректер жинақтарында сияқты бірнеше молекулаларда жақсы жұмыс істейді.
-
Зертханалық жұмыс үрдісін біріктіру : Слайдтарды жақсы етіп көрсету жеткіліксіз - AI эксперименттік таңдауларды қолдаған кезде нақты қызметтік бағдарлама көрсетіледі.
-
Қауымдастық және қолдау : Белсенді әзірлеу, құжаттама және рецензияланған дәлелдемелер үлкен айырмашылықты тудырады.
Басқаша айтқанда: ең жақсы AI шикі есептеу бұлшықеттерін күнделікті пайдалану мүмкіндігімен теңестіреді.
Әдістеме бойынша қысқаша ескерту: Төмендегі құралдарға басымдық берілген, егер оларда рецензияланған нәтижелер, нақты әлемде қолданудың дәлелі (академиялық немесе салалық) және қайталанатын көрсеткіштер болса. Біз бірдеңе «жұмыс істейді» деп айтқан кезде, бұл тек маркетингтік слайдтар емес, нақты тексеру қағаздары, деректер жинағы немесе жақсы құжатталған әдістер бар болғандықтан.
Сурет: Химияға арналған ең жақсы AI құралдары 📊
| Құрал / Платформа | Бұл кімге арналған | Баға / қол жеткізу* | Неліктен ол жұмыс істейді (немесе жұмыс істемейді) |
|---|---|---|---|
| DeepChem | Академиктер және әуесқойлар | Тегін / OSS | Жетілген ML құралдар жинағы + MoleculeNet эталондары; тапсырыс үлгілерін жасау үшін тамаша [5] |
| Шредингер AI/Физика | Фарма ҒЗТКЖ | Кәсіпорын | Күшті эксперименттік валидациясы бар жоғары дәлдіктегі физиканы модельдеу (мысалы, FEP) [4] |
| Химияға арналған IBM RXN | Студенттер мен зерттеушілер | Тіркеу қажет | Трансформатор негізіндегі реакцияны болжау; мәтін тәрізді SMILES енгізу табиғи болып көрінеді [2] |
| ChemTS (Tokyo Univ) | Академиялық мамандар | Зерттеу коды | Генеративті молекулалық дизайн; тауашалар, бірақ идеяға ыңғайлы (ML кесектері қажет) |
| AlphaFold (DeepMind) | Құрылымдық биологтар | Тегін / ашық қол жетімділік | Көптеген мақсаттарда зертханаға жақын дәлдікте ақуыз құрылымын болжау [1] |
| MolGPT | AI әзірлеушілері | Зерттеу коды | Икемді генеративті модельдеу; орнату техникалық болуы мүмкін |
| Chematica (Synthia) | Өнеркәсіптік химиктер | Кәсіпорын лицензиясы | Зертханаларда орындалатын компьютерлік жоспарлы маршруттар; тұйық синтезді болдырмайды [3] |
*Баға/қолжетімділік ауысуы мүмкін - әрқашан сатушыны тікелей тексереді.
Көңіл көтеру: IBM RXN for Chemistry ✨
Ең қолжетімді платформалардың бірі - IBM RXN . Ол трансформатормен (тіл үлгілері қалай жұмыс істейтінін ойлап көріңіз, бірақ химиялық SMILES жолдарымен) жұмыс істейді.
Іс жүзінде реакция немесе SMILES жолын қоюға болады, ал RXN нәтижені бірден болжайды. Бұл «тек тестілеу» жұмысының азаюын, перспективалы опцияларға көбірек көңіл бөлуді білдіреді.
Әдеттегі жұмыс үрдісінің мысалы: синтетикалық бағыттың сызбасын жасайсыз, RXN дірілдеген қадамды (төмен сенімділік) белгілейді және жақсырақ түрлендіруге нұсқайды. Еріткіштерге қол тигізбес бұрын жоспарды түзетесіз. Нәтиже: босқа кететін уақыт аз, сынған колбалар аз.
AlphaFold: Химияның рок жұлдызы 🎤🧬
AlphaFold туралы естіген боларсыз . Ол биологияның ең қиын мәселелерінің бірін шешті: ақуыз құрылымдарын реттілік деректерінен тікелей болжау.
Неліктен бұл химия үшін маңызды? Ақуыздар - бұл күрделі молекулалар, олар дәрілік заттарды жобалауда, ферменттік инженерияда және биологиялық механизмдерді түсінуде. AlphaFold болжамдары көптеген жағдайларда эксперименттік дәлдікке жақындағандықтан, оны бүкіл өрісті өзгерткен серпіліс деп атасақ, артық айтқандық емес [1].
DeepChem: Tinkerers' Playground 🎮
Зерттеушілер мен әуесқойлар үшін DeepChem негізінен Швейцария армиясының кітапханасы болып табылады. Оған футуризаторлар, дайын үлгілер және әдістер бойынша алмадан алмаға салыстыруға мүмкіндік беретін MoleculeNet
Сіз оны келесі үшін пайдалана аласыз:
-
Пойыз болжаушылары (мысалы, ерігіштік немесе logP)
-
QSAR/ADMET базалық көрсеткіштерін құру
-
Материалдар мен био қолданбаларға арналған деректер жиынын зерттеңіз
Бұл әзірлеушілерге ыңғайлы, бірақ Python дағдыларын күтеді. Сауда: белсенді қауымдастық және күшті қайталану мәдениеті [5].
AI реакцияны болжауды қалай арттырады 🧮
Дәстүрлі синтез жиі сынақтан өтеді. Қазіргі заманғы AI болжамды төмендетеді:
-
Белгісіздік ұпайларымен болашақ реакцияларды болжау оларға қашан сенбеу керектігін білесіз) [2 ]
-
Тұйық жерлерді және нәзік қорғаныс топтарын өткізіп жіберген кезде ретросинтетикалық бағыттарды картаға түсіру
-
Жылдамырақ, арзанырақ немесе ауқымдырақ баламаларды ұсыну
Мұндағы ерекше нәрсе - сарапшылық химиялық логика мен іздеу стратегияларын кодтайтын Chematica (Synthia) Ол қазірдің өзінде нақты зертханаларда сәтті орындалған синтез бағыттарын шығарды - бұл экрандағы диаграммалар ғана емес [3].
Сіз бұл құралдарға сене аласыз ба? 😬
Адал жауап: олар күшті, бірақ мінсіз емес.
-
Үлгілерде тамаша : Трансформаторлар немесе GNN сияқты модельдер ауқымды деректер жиынындағы нәзік корреляцияларды ұстайды [2][5].
-
Қате емес : Әдебиеттің бұрмалануы, жетіспейтін контекст немесе толық емес деректер тым сенімді қателерге әкелуі мүмкін.
-
Адамдармен тандемдегі ең жақсы : химиктің пікірімен болжамды жұптау (шарттар, масштабтау, қоспалар) бәрібір жеңеді.
Қысқаша әңгіме: Қорғаушыны оңтайландыру жобасы ~12 әлеуетті алмастыруды анықтау үшін бос энергия есептеулерін пайдаланды. Тек үздік 5 нақты синтезделді; 3 әлеуетті талаптарды бірден орындаңыз. Бұл циклден апталарды қысқартты [4]. Үлгі анық: AI іздеуді тарылтады, адамдар нені сынап көру керектігін шешеді.
Іс қайда барады 🚀
-
Автоматтандырылған зертханалар : эксперименттерді жобалайтын, іске қосатын және талдайтын түпкілікті жүйелер.
-
Жасыл синтез : кірістілікті, шығындарды, қадамдарды және тұрақтылықты теңестіретін алгоритмдер.
-
Жеке терапия : пациентке арналған биологияға бейімделген жылдамырақ ашылатын құбырлар.
AI химиктерді алмастыру үшін емес, бұл оларды күшейту үшін.
Қорытындылау: Қысқаша айтқанда химияға арналған ең жақсы AI 🥜
-
Студенттер мен зерттеушілер → IBM RXN, DeepChem [2][5]
-
Фарма және биотехнология → Шредингер, Синтия [4][3]
-
Құрылымдық биология → AlphaFold [1]
-
Әзірлеушілер мен құрылысшылар → ChemTS, MolGPT
Қорытынды: AI деректерге . Ол үлгілерді анықтайды, сізді тұйықтардан алшақтатады және түсінуді тездетеді. Соңғы растау әлі де зертханаға тиесілі.
Анықтамалар
-
Jumper, J. et al. «AlphaFold көмегімен ақуыз құрылымын дәл болжау». Табиғат (2021). Сілтеме
-
Schwaller, P. et al. «Молекулалық трансформатор: белгісіздікпен калибрленген химиялық реакцияны болжау үлгісі». ACS Central Science (2019). Сілтеме
-
Ключник, Т. және т.б. «Компьютер арқылы жоспарланған және зертханада орындалған әртүрлі, дәрілік маңызды мақсаттардың тиімді синтезі». Химия (2018). Сілтеме
-
Ван, Л. және т.б. «Қазіргі заманғы бос энергияны есептеу хаттамасы арқылы дәрі-дәрмекті перспективалық табудағы салыстырмалы лигандтарды байланыстыру потенциалын дәл және сенімді болжау». Дж. Ам. Химия Сок. (2015). Сілтеме
-
Ву, З. және т.б. «MoleculeNet: молекулярлық машинаны оқытудың эталоны». Химия ғылымы (2018). Сілтеме