MIT Tarafından Geliştirilen CheMeleon Modeli Az Veriyle Molekül Davranışlarını Tahmin Ediyor
Kaynak: news.mit.edu ·
MIT araştırmacıları ve BASF ortaklığıyla geliştirilen CheMeleon adlı açık kaynaklı yapay zeka temel modeli, az veri bulunan kimyasal özelliklerin tahmin edilmesinde mevcut yöntemleri geride bırakıyor. Model, bir milyon farklı molekülün detaylı verileriyle ön eğitime tabi tutularak, bilinen moleküler yapı ile kimyasal özellikler arasındaki ilişkileri öğreniyor. Açık kaynaklı ChemProp paketi üzerinden indirilebilen model, 58 test vakası üzerinde yapılan karşılaştırmalarda en üst sırada yer aldı. Bu yaklaşım, kimyasal bileşiklerin sentetik olarak test edilme ihtiyacını ve maliyetini önemli ölçüde azaltıyor.
Neden önemli?
Yeni molekül keşif süreçlerindeki deneme-yanılma maliyetlerini ve zaman kaybını azaltan bu model, ilaç ve malzeme sektörlerindeki Ar-Ge operasyonlarını hızlandırıyor. Özellikle veri kısıtı olan yeni nesil ilaç hedeflerinde şirketlerin daha az maliyetle doğru moleküllere odaklanmasını sağlıyor.
Bununla neler yapılabilir?
- Olası kullanım: İlaç şirketlerinin yeni bir hücresel hedef için ligand afinitesi gibi az veri bulunan özelliklerde molekül havuzunu daraltması
- Olası kullanım: Elektronik ve enerji şirketlerinin belirli viskozite ve çözünürlük özelliklerine sahip yeni malzemeleri laboratuvarda test etmeden önce modellemesi
Somut sonuçlar ve kanıtlar
- CheMeleon modeli, 58 test vakası üzerinde yapılan karşılaştırmalarda hem diğer temel modelleri hem de klasik uzman tabanlı yöntemleri geride bırakarak ilk sırada yer aldı. (Kaynak)
Sınırlar ve açık kalan sorular
Ön eğitim için kullanılan bir milyon molekül, atomların oluşturabileceği tüm olası bağ yapılarına kıyasla çok küçük bir kesir oluşturuyor; ayrıca modelin performansı yeni ve bilinmeyen karmaşık kimyasal sınıflarda ek inceleme gerektirebilir.