“`html
Улучшение представления молекул с помощью модели SubGDiff
Представление молекул – важное направление, направленное на понимание и прогнозирование свойств молекул с помощью передовых вычислительных моделей. Оно играет значительную роль в поиске лекарств и материалов, предоставляя уникальные инсайты через анализ молекулярных структур. Основной вызов в представлении молекул заключается в эффективном захвате сложных 3D-структур молекул, которые являются ключевыми для точного прогнозирования свойств. Эти структуры значительно влияют на физическое и химическое поведение молекул.
Практические решения и ценность:
Существующие исследования в области представления молекул используют модели, такие как Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPMs), GeoDiff и Torsional Diffusion, для улучшения прогнозирования молекулярных свойств путем генерации точных молекулярных структур и учета 3D-молекулярной конформации. Методы, интегрирующие детали подструктур, такие как GeoMol, улучшают представление молекул, учитывая связность и расположение атомов внутри молекул.
Исследователи Международной академии цифровой экономики (IDEA) представили новую модель SubGDiff, которая стратегически интегрирует детали подграфов в процесс диффузии, обеспечивая более точное представление молекулярных структур и улучшенную производительность при прогнозировании свойств молекул.
Методология SubGDiff основана на трех основных техниках: предсказание подграфов, диффузия в состоянии ожидания и диффузия с теми же подграфами на k-ом шаге. Для валидации и обучения модель использует набор данных PCQM4Mv2, часть проекта PubChemQC, известного своим обширным сбором молекулярных структур.
SubGDiff показала впечатляющие результаты в прогнозировании свойств молекул, значительно превосходя стандартные модели. В тестировании SubGDiff сократила среднюю абсолютную ошибку до 20% по сравнению с традиционными моделями диффузии, такими как GeoDiff. Кроме того, она продемонстрировала увеличение точности на 15% на наборе данных PCQM4Mv2 для прогнозирования квантово-механических свойств.
В заключение, SubGDiff значительно продвигает представление молекул за счет интеграции информации о подграфах в процесс диффузии. Этот новаторский подход позволяет более подробно и точно описывать молекулярные структуры, что приводит к улучшенной производительности при прогнозировании свойств. Возможность модели включать важные детали подструктур устанавливает новый стандарт предсказательной точности и подчеркивает ее потенциал для улучшения результатов в области поиска лекарств и материалов.
Подробнее о исследовании. Все права на это исследование принадлежат его авторам. Также, не забудьте подписаться на наш Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, Discord и группе в LinkedIn.
Если вам интересна наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в SubReddit.
Этот исследовательский проект представлен вам компанией Your Company.
Применение искусственного интеллекта в вашем бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте This AI Research Introduces SubGDiff: Utilizing Diffusion Model to Improve Molecular Representation Learning.
Практические решения и ценность:
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 Tелеграм-канале. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot. 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!
Этот исследовательский проект представлен вам компанией Your Company.
“`
