23:28
Пробки:   1
$
97.8335
105.4510
Химики МГУ научились прогнозировать свойства молекул на основе их структуры
Химики МГУ научились прогноз...
Подписка на рассылку

Химики МГУ научились прогнозировать свойства молекул на основе их структуры

4 февраля 2022
3263
1 мин.
1
Химики МГУ научились прогнозировать свойства молекул на основе их структуры

Химики МГУ применили трансферное машинное обучение, благодаря которому смогли спрогнозировать молекулярные свойства, базируясь на структуре частиц. Для создания модели с высокой предсказательной точностью достаточно лишь нескольких десятков молекулярных структур.

В химии часто применяются методы машинного обучения для выявления связей между характеристиками молекулы и ее структурными компонентами. С этой целью проводится анализ большого количества структур химических соединений и проверяется их активность в биологическом и физико-химическом направлениях. Итогом подобной аналитической работы становится устройство, способное предугадывать функциональные характеристики какой-либо комбинации или, наоборот, предлагать структуру частицы с необходимыми параметрами.

Данный механизм называется анализом больших данных, так как данных в реальности огромное количество, доходящее до миллионов. Достаточно сложно обнаружить миллион молекул со свойством, измеренным в идентичных условиях. Именно по этой причине эксперты не могут применять машинное обучение для осуществления большинства актуальных задач.

С целью преодоления информационной нехватки ученые приняли решение использовать трансферное обучение. Основная концепция заключается в обучении модели на большой информационной выборке, а затем перенесении ее дальнейшего обучения на малое количество данных. При этом начальный этап предусматривает возможность использования менее точной информации, потому что основные результаты прогнозирования системы уточняются в процессе второго этапа работы.

Раздел:
Источник фото:
commons.wikimedia.org

Общественная редакция в Москве

Мы разработали способ поддержки региональных независимых сюжетов, волнующих местных жителей. Мы собираемся использовать его для развития "Общественной редакции", нового дома для лучших региональных журналистов.  Чтобы это сделать, мы нуждаемся в вашей помощи.
В рамках проекта планируется дальнейшее построение "Общественной редакции", членами которой становится каждый подписчик с правом голоса. Все важнейшие вопросы в деятельности Редакции решаются путем открытого голосования. Финансирование Редакции осуществляется за счет ежемесячных пожертвований подписчиков. Узнать больше
Потапова Алёна

Директор по развитию
Население
8166896398
Умерли за год
51415904
Родились за год
126492224