Машинное обучение поможет ускорить разработку лекарств
Создание молекул для новых лекарств — длительный и дорогостоящий процесс. В MIT разработали модель, основанную на машинном обучении, которая поможет его автоматизировать. В основе модели нейросеть, которая кодирует данные молекулы, группируя их по кластерам, каждый из которых отвечает за определённые функции. Затем исследователи задают параметры, и модель изменяет молекулу, исходя из необходимых для нового лекарства свойств. Достигнув максимальной прогнозируемой эффективности, алгоритм декодирует новую молекулу с модифицированной структурой.
Создание молекул для новых лекарств — длительный и дорогостоящий процесс. В MIT разработали модель, основанную на машинном обучении, которая поможет его автоматизировать. В основе модели нейросеть, которая кодирует данные молекулы, группируя их по кластерам, каждый из которых отвечает за определённые функции. Затем исследователи задают параметры, и модель изменяет молекулу, исходя из необходимых для нового лекарства свойств. Достигнув максимальной прогнозируемой эффективности, алгоритм декодирует новую молекулу с модифицированной структурой.