Araştırmacılar organik kimyayı atomlar ve moleküller yerine kelimeler ve cümleler olarak düşünerek yapay zekanın kimyasal tepkileri tahmin etme konusunda yeni bir yöntem geliştirdiler.
ArXiv üzerinde IBM araştırmacıları tarafından yayınlanan ve bu haftaki Sinir Bilgisi İşlemci Sistemleri (NIPS) konferansında sunulan bir makalede, araştırmacılar, reaksiyon öngörülerini bir çeviri problemi olarak işleme koyarak, olayın gerçekleştiği zamandan daha doğru tepki verebileceklerini önceki modellerle mümkün olduğunu ortaya koydu. Araştırmacılar, “Sezgisel olarak, bir kimyanın bir bileşik hakkında bir anlayış ile bir dil konuşmacısının bir sözcüğü anlaması arasında bir benzetme var” dedi.
Makine çevirisinde sıklıkla kullanılan bir sinir ağı kullanarak, araştırmacılar sistemi 395.496 reaksiyon içeren bir veri seti üzerinde eğitti. Bu veriden, sinir ağı, görünmeyen bileşiklerin öngörülmesi için reaksiyonların “sentaksını” öğrenmek zorunda kaldı. Algoritma, araştırmacılara olası en tepedeki ilk beş reaksiyonun bir listesini verdi ve tepki tahmininin yüzde 80’i doğru olduğu görüldü, tepkileri tahmin etmeye çalışan başka bir modele altı puan fark atmış oldu.
Belgelendirilmemiş milyonlarca kimyasal reaksiyon vardır, bu nedenle bu yaklaşım ilaç keşfi gibi araştırmalara hız verilmesine yardımcı olabilir. Ancak araştırmacılar, modellere daha fazla veri eklenince, daha fazla çifte kontrol yapılması gerekeceğini söylüyor. Araştırmacılardan biri olan Teodoro Laino, IEEE Spectrum’a “organik kimyacılar yerine bu aracı yaratmadı, ancak onlara yardım etmek için” diyor.
Kaynaklar:
-https://www.technologyreview.com/the-download/609668/a-translation-algorithm-can-predict-the-language-of-a-chemical-reaction/?utm_source=twitter.com&utm_medium=social&utm_content=2017-12-04&utm_campaign=Technology+Review
Bir yanıt bırakın