Репортаж от Wedoany，Исследовательская группа из Университета Фридриха Шиллера в Йене (Friedrich-Schiller-Universität Jena), Берлинского центра материалов и энергии имени Гельмгольца (Helmholtz-Zentrum Berlin für Materialien und Energie), Института полимеров для энергетических приложений имени Гельмгольца в Йене (Helmholtz Institute for Polymers in Energy Applications Jena) и швейцарской компании Zakodium Sárl разработала систему искусственного интеллекта под названием SECS, которая способна рекомендовать возможные молекулярные структуры на основе исходных данных спектроскопических измерений и оценивать их обоснованность. Система предоставляется в открытом доступе, а соответствующие результаты опубликованы в профессиональном журнале Nature Communications.
Расшифровка структуры является ключевым этапом в химических исследованиях, однако она представляет значительные трудности при работе с новыми или сложными молекулами. Доктор Кевин Яблонка из Йенского университета отмечает, что обычно используемые методы — спектроскопия ядерного магнитного резонанса, инфракрасная спектроскопия или масс-спектрометрия — предоставляют лишь ограниченные структурные подсказки, а химическая головоломка, составленная из множества измерительных сигналов, требует правильной сборки. Для новых молекул, которые никогда не были описаны, примеси могут создавать собственные сигналы или маскировать сигналы реального вещества, что делает анализ особенно сложным. Преимущество новой системы заключается в её способности обрабатывать наиболее распространённые проблемы, связанные с примесями в стандартных протонных спектрах ЯМР.
Первый автор статьи Адриан Мирза поясняет, что новая система SECS объединяет два подхода искусственного интеллекта. Сначала модель учится преобразовывать спектры и молекулярные структуры в общее математическое представление, затем эволюционный алгоритм постепенно оптимизирует кандидатные молекулы, добавляя или удаляя атомы и химические связи, и многократно проверяет, насколько результаты соответствуют измерительным данным. В итоге система представляет ранжированный список возможных структур с оценкой сходства на основе химического контекста.
В ходе бенчмаркинга с использованием различных спектроскопических методов SECS в более чем 80% случаев ставила правильную молекулярную структуру на первое место. При прямом сравнении с человеком система показала результаты, сопоставимые с экспертами, участвовавшими в решении 20 сложных задач по ЯМР. Тем не менее, исследовательская группа подчёркивает, что SECS не предназначена для замены профессиональных знаний человека, а служит полезным вторым мнением. Если рекомендация обоснована и имеет высокий балл, это способствует укреплению уверенности в результатах расшифровки; в противном случае стоит более тщательно их пересмотреть.
Исходный код приложения, модельные данные и бета-версия доступны для всех. Текущая веб-версия в первую очередь ориентирована на прямой анализ исходных данных одномерного протонного ЯМР, а в будущем будет поддерживать больше типов спектров и более сложные исходные данные.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
