Een vertaalalgoritme kan de taal van een chemische reactie voorspellen

Categorie: Geen categorie Geplaatst 04 december

Door organische chemie te zien als woorden en zinnen in plaats van atomen en moleculen, hebben onderzoekers een manier gevonden waarop kunstmatige intelligentie chemische reacties kan voorspellen.

In een paper gepubliceerd op arXiv door onderzoekers van IBM en gepresenteerd op de Neural Information Processing Systems (NIPS)-conferentie van deze week, demonstreren de onderzoekers dat door reactievoorspellingen te behandelen als een vertaalprobleem, ze vaker de juiste reactie konden bedenken dan mogelijk was met eerdere modellen.

Intuïtief is er een analogie tussen het begrip van een chemicus van een verbinding en het begrip van een taalspreker van een woord, schrijven de onderzoekers.

Met behulp van een neuraal netwerk dat vaak wordt gebruikt bij machinevertaling, trainden de onderzoekers het systeem op een dataset met 395.496 reacties. Uit die gegevens moest het neurale netwerk de syntaxis van reacties leren om onzichtbare verbindingen te kunnen voorspellen. Het algoritme gaf onderzoekers een lijst met de top vijf van meest waarschijnlijke reacties, en de topvoorspelling was 80 procent van de tijd correct, en versloeg een ander model dat probeerde reacties met zes procentpunten te voorspellen.

Er zijn miljoenen chemische reacties die nog moeten worden gedocumenteerd, dus deze benadering kan het onderzoek naar zaken als het ontdekken van medicijnen helpen versnellen. Maar onderzoekers zeggen dat naarmate er meer gegevens aan de modellen worden toegevoegd, er meer dubbele controle zal moeten plaatsvinden. Teodoro Laino, een van de onderzoekers, vertelde: IEEE-spectrum dat ze deze tool niet hebben gemaakt om organische chemici te vervangen, maar om hen te helpen.