Itinai.com beautiful russian high fashion sales representativ 6f8a916b bbbd 4496 98d9 15b25a27f624 0
Itinai.com beautiful russian high fashion sales representativ 6f8a916b bbbd 4496 98d9 15b25a27f624 0

Как использовать стереоэлектронные эффекты для улучшения представлений в машинном обучении и прогнозирования свойств молекул: новый подход

 Integrating Stereoelectronic Effects into Molecular Graphs: A Novel Approach for Enhanced Machine Learning Representations and Molecular Property Predictions

«`html

Интеграция стереоэлектронных эффектов в молекулярные графы: новый подход для улучшенных представлений машинного обучения и прогнозирования молекулярных свойств

Традиционные молекулярные представления, в основном сосредоточенные на ковалентных связях, игнорировали важные аспекты, такие как деликализация и нековалентные взаимодействия. Существующие модели машинного обучения использовали информационно-скудные представления, ограничивая их способность улавливать молекулярную сложность. В то время как вычислительная химия разработала надежные квантово-механические методы, их применение в машинном обучении ограничивалось расчетными вызовами для сложных систем. Графовые представления предоставили некоторую топологическую информацию, но лишены квантово-химических априорных знаний.

Практические решения и ценность

Увеличение сложности задач прогнозирования подчеркнуло необходимость более точных представлений. Эта работа решает эти пробелы, представляя стереоэлектронно-пропитанные молекулярные графы (SIMG), которые включают квантово-химические взаимодействия. SIMG нацелены на улучшение интерпретируемости и производительности моделей машинного обучения в прогнозировании молекулярных свойств, преодолевая ограничения предыдущих подходов и обеспечивая более полное понимание молекулярного поведения.

Представление молекул критически важно для понимания химических реакций и разработки новых материалов. Традиционные модели используют информационно-скудные представления, которые недостаточны для выполнения сложных задач. Эта статья представляет стереоэлектронно-пропитанные молекулярные графы (SIMG), включающие квантово-химическую информацию в молекулярные графы. SIMG улучшают традиционные представления, добавляя узлы для связанных орбиталей и свободных пар, устраняя игнорирование важных взаимодействий, таких как деликализация и нековалентные силы. Этот подход направлен на предоставление более полного понимания молекулярных взаимодействий, улучшая производительность алгоритмов машинного обучения в прогнозировании молекулярных свойств и позволяя оценку ранее недоступных систем, таких как целые белки.

Исследователи использовали Q-Chem 6.0.1 и NBO 7.0 для расчетов с использованием высокопроизводительной инфраструктуры. Они провели анализ натуральных связанных орбиталей для количественной оценки локализованной информации о электронах, исключая ридберговские орбитали. Команда представила стереоэлектронно-пропитанные молекулярные графы (SIMG), включающие стереоэлектронные эффекты и представляющие донорно-акцепторные взаимодействия. Архитектура их модели включала несколько блоков графовых нейронных сетей с слоями внимания к графам и активацией ReLU, решая проблемы слишком гладких многослойных сетей. Оценка производительности сосредоточилась на классификации свободных пар и предсказаниях задач, связанных с связями, демонстрируя высокую точность и 98% уровень восстановления расширенных графов истинных значений.

Модель продемонстрировала исключительную производительность в различных задачах прогнозирования, достигая высокой точности в классификации количества и типов свободных пар. Она успешно восстанавливала расширенный граф истинных значений в 98% случаев. Задачи на уровне узлов показали замечательную производительность, прогнозы, связанные с атомами, достигли отличных оценок R² и низких MAE и RMSE. Прогнозы свободных пар, особенно для s- и p-характеристик, показали отличные результаты, в то время как задачи предсказания d-орбиталей показали немного более низкую производительность из-за ограниченных данных.

Прогнозы задач, связанных со связями, были благоприятными, особенно для характеристик гибридизации и поляризаций. Производительность положительно коррелировала с обилием образцов взаимодействия. F1-оценка обеспечила несмещенные измерения для несбалансированных классификаций, подчеркивая эффективность модели в улавливании взаимодействий на дальние расстояния. Эти результаты подчеркивают успешную интеграцию стереоэлектронных эффектов в молекулярные графы, значительно улучшая предиктивные возможности модели в различных молекулярных свойствах, а также решая проблемы, связанные с предсказаниями d-характеристик.

Исследование заключает, что интеграция стереоэлектронных взаимодействий в молекулярные графы значительно улучшает производительность модели машинного обучения, позволяя детально понимать молекулярные свойства и поведение. Этот подход позволяет прогнозировать ранее недоступные молекулы, включая сложные биологические структуры. Новое представление облегчает высокопроизводительный анализ натуральных связанных орбиталей, потенциально ускоряя теоретические исследования в области химии. Настроенный двойной графовый нейронный сетевой рабочий процесс позволяет широкое применение изученных представлений. Эти результаты указывают на необходимость дальнейшего изучения стереоэлектронных эффектов, что может привести к более сложным моделям и расширению применения в области поиска лекарств и материалов.

Проверьте статью и GitHub. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Твиттер и присоединиться к нашему Телеграм-каналу и группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit.

Найдите предстоящие вебинары по искусственному интеллекту здесь.

Практические решения и ценность

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Integrating Stereoelectronic Effects into Molecular Graphs: A Novel Approach for Enhanced Machine Learning Representations and Molecular Property Predictions.

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.

Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.

На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.

Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru будущее уже здесь!

«`

Бесплатный ИИ: для автоматизации продаж