Un algoritm antrenat prin machine learning poate, cu ajutorul cunoştinţelor de mecanică cuantică, să proiecteze noi molecule care să poate fi folosite în creare unor noi medicamente, notează Inverse
Algoritmul numit „SchNOrb” poate să calculeze şi să facă predicţii legate de modul în care diferiţi atomi interacţionează şi despre proprietăţile pe care moleculele le-ar putea avea. Pentru a face asta, SchNOrb a fost antrenat să înţeleagă interacţiunile cuantice care au loc în interiorul atomilor, putând să ofere predicţii mai bune despre rezultatele unui experiment, în comparaţie cu algoritmii anteriori, care percep atomii ca pe un întreg, fără a mai lua în calcul orbitele electronilor din interiorul acestora.
SchNOrb poate să opereze atât de eficient deoarece codurile sale îi permit să „înţeleagă” şi să opereze cu ambele stări pe care un electron le poate avea; în comparaţie, ceilalţi algoritmi funcţionează folosind doar una dintre stările cuantice ale electronilor.
„Acesta a fost un efort întins pe trei ani, care a necesitat cunoştinţe de informatică pentru a dezvolta un algoritm de inteligenţă artificială suficient de flexibil pentru a surprinde forma şi comportamentul funcţiilor de undă, dar şi cunoştinţele de chimie şi fizică pentru a procesa şi reprezenta datele chimice cuantice în o formă care poate fi gestionată pentru algoritm”, a explicat dr. Reinhard Maurer, chimist de la Universitatea Warwick, Marea Britanie.
Studiul a fost publicat în Nature Communications.
Citeşte şi: