En oversettelsesalgoritme kan forutsi språket til en kjemisk reaksjon

Kategori: Ukategorisert Lagt ut 04. desember

Ved å tenke på organisk kjemi som ord og setninger i stedet for atomer og molekyler, har forskere funnet en måte for kunstig intelligens å forutsi kjemiske reaksjoner.

I en artikkel publisert på arXiv av forskere ved IBM og presentert på denne ukens Neural Information Processing Systems (NIPS)-konferanse, viser forskerne at ved å behandle reaksjonsforutsigelser som et oversettelsesproblem, kunne de komme opp med den riktige reaksjonen oftere enn det som var mulig med tidligere modeller.

Intuitivt er det en analogi mellom en kjemikers forståelse av en forbindelse og en språktalers forståelse av et ord, skriver forskerne.

Ved å bruke et nevralt nettverk som ofte brukes i maskinoversettelse, trente forskerne systemet på et datasett som inkluderte 395 496 reaksjoner. Fra disse dataene måtte nevrale nettet lære syntaksen til reaksjoner for å kunne forutsi usynlige forbindelser. Algoritmen ga forskerne en liste over de fem mest sannsynlige reaksjonene, og toppprediksjonen var riktig 80 prosent av tiden, og slo en annen modell som prøvde å forutsi reaksjoner med seks prosentpoeng.

Det er millioner av kjemiske reaksjoner som ennå ikke er dokumentert, så denne tilnærmingen kan bidra til å fremskynde forskning på ting som medisinoppdagelse. Men forskere sier at etter hvert som flere data blir lagt til modellene, vil mer dobbeltsjekking måtte finne sted. Teodoro Laino, en av forskerne, fortalte IEEE Spektrum at de ikke laget dette verktøyet for å erstatte organiske kjemikere, men for å hjelpe dem.