Председатель совета директоров и генеральный директор Microsoft
- Пожаловаться на публикацию
Работа нашей команды в журнале Nature на этой неделе. Отличный пример того, как ИИ помогает ускорить молекулярные открытия.
417 358 подписчиков
Молекулы, созданные по индивидуальному заказу, способствуют развитию медицины, материаловедения и сельского хозяйства, однако их производство — процесс медленный и дорогостоящий. В новой статье в Nature представлена RetroChimera, прогностическая модель, которая помогает ускорить химический синтез, позволяя исследователям изучать широкий спектр молекул: https://msft.it/6045a5Odf
- Копировать
- Пожаловаться на комментарий
Ускорение молекулярных открытий — это быстрое исследование без потери точности. Как вы считаете, какой первый признак того, что ИИ понимает молекулу, а не просто предсказывает её?
- Пожаловаться на комментарий
Природа соперничает с воспитанием. Вот почему мы использовали природу, чтобы помочь в разработке парадигмы Neural Forest.
- Пожаловаться на комментарий
Фраза «молекулы, созданные по индивидуальному заказу, способствуют развитию медицины, материаловедения и сельского хозяйства, но их производство — процесс медленный и дорогостоящий» — это ключевое ограничение. Узкое место в синтезе — это то, что ограничивает скорость перехода новых молекул от проектирования к применению. Прогностическая модель RetroChimera решает проблему ретросинтеза, то есть этап планирования, который в настоящее время отнимает у химиков-экспертов значительное время. Публикация в Nature — это сигнал о прохождении рецензирования. Приятно видеть применение ИИ в науке с реальной валидацией.
- Пожаловаться на комментарий
Медленная и дорогая часть создания нового лекарства часто заключается просто в поиске способа синтеза молекулы, поэтому хорошо, что этот процесс упрощается. И химики-эксперты предпочли предложенные моделью маршруты известным, что непросто реализовать.
- Пожаловаться на комментарий
Использование машинного обучения для решения проблем «узких мест» в молекулярных открытиях — это область, где ИИ приносит наибольшую пользу. Сокращение времени и затрат на разработку молекул по индивидуальному заказу открывает огромный потенциал для коммерческих исследований и разработок в сфере здравоохранения и экологически чистых технологий.
- Пожаловаться на комментарий
Блестящая демонстрация того, как ИИ выходит за рамки программного обеспечения для решения фундаментальных задач в физическом мире. Ускорение молекулярного синтеза с лет до дней полностью изменит процесс разработки лекарств, материаловедение и устойчивое сельское хозяйство. Огромная веха для команды Microsoft Research.
- Пожаловаться на комментарий
Узкое место в синтезе часто определяет, покинет ли перспективная молекула лабораторию, поэтому ускорение этого этапа может существенно повлиять на последующие расходы.
- Пожаловаться на комментарий
Приятно видеть, как отказ от привычной рабочей обстановки может создать пространство для размышлений и свежих идей. Моменты единения с природой могут укрепить креативность, расширить кругозор и наладить связи, что ценно для команд, работающих в условиях постоянных технологических изменений.
- Пожаловаться на комментарий
Стоит отметить, в каком направлении движется сама работа. Планирование ретросинтеза было этапом, где узким местом было экспертное суждение, поэтому его сжатие не устраняет химика — оно переключает его с генерации маршрутов на их оценку и валидацию. Этот переход экспертизы от производства к суждению сейчас проявляется во многих профессиях, и это паттерн, за которым мы внимательно следим в Work Futures Report.
- Пожаловаться на комментарий
Реальное ограничение — это валидация, поэтому более быстрое открытие всё равно требует тщательного последующего тестирования.
Чтобы просмотреть или добавить комментарий, войдите в систему
