ИИ будет искать химические соединения

Среда, 19 июля 2017 г.

Следите за нами в ВКонтакте, Телеграм'e и Twitter'e

Исследователи физического факультета МГУ разработали подход, позволяющий использовать технологии искусственного интеллекта для поиска новых химических соединений с заданными свойствами. Об этом сообщает пресс-служба университета.

Наука

Марс еще страшнее и смертоноснее, чем мы думали
Наука

В мозге нашли 11 измерений



Искусственный интеллект — это комплекс машин и программ, способных выполнять творческие функции, ранее доступные только человеку. ИИ работает на основе нейронных сетей, имитирующих работу человеческого мозга.

Как рассказал соавтор исследования, доктор физико-математических наук Игорь Баскин, команда разработала подход на базе нейронных сетей, которые имитируют обработку информации в головном мозге человека с использованием ключевых концепций статистической физики, для поиска новых химических соединений с заданными свойствами.

По его словам, разработанный подход значительно расширяет возможности и устраняет недостатки традиционного способа по поиску химических элементов — виртуального скрининга. К слову, сейчас химики вынуждены просматривать на компьютере большие базы данных, которые содержат структуры потенциально возможных химических соединений.

Команда исследователей МГУ выполняла работу совместно с коллегами из Химического института имени А.М. Бутлерова Казанского федерального университета. Статья с результатами исследования опубликована в журнале Molecular Informatics.

Следите за нами в ВКонтакте, Телеграм'e и Twitter'e


Просмотров: 833
Рубрика: Hi-Tech


Архив новостей / Экспорт новостей

Ещё новости по теме:

RosInvest.Com не несет ответственности за опубликованные материалы и комментарии пользователей. Возрастной цензор 16+.

Ответственность за высказанные, размещённую информацию и оценки, в рамках проекта RosInvest.Com, лежит полностью на лицах опубликовавших эти материалы. Использование материалов, допускается со ссылкой на сайт RosInvest.Com.

Архивы новостей за: 2018, 2017, 2016, 2015, 2014, 2013, 2012, 2011, 2010, 2009, 2008, 2007, 2006, 2005, 2004, 2003