`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

BEST CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

IBM расширяет возможности открытия новых материалов с помощью ИИ

+11
голос

IBM расширяет возможности открытия новых материалов с помощью ИИ


Компания IBM анонсировала новые возможности RoboRXN — «облачной» удаленной лаборатории с искусственным интеллектом, призванной помочь химикам оперативно находить и создавать новые молекулы и вещества.
 
Как отмечается, RoboRXN использует передовые облачные технологии и возможности искусственного интеллекта для совершенствования процесса открытия материалов. Вместе с тем важно, чтобы этот процесс был безопасным для организаций, работающих с проприетарными данными. Также растет потребность в повышении устойчивости производственных процессов — это касается и химических реакций, в ходе которых сырье превращается в готовую продукцию.

Для решения этих задач IBM расширяет возможности RoboRXN, в частности предлагая новые возможности облачной инфраструктуры, которые позволяют пользователям обучать RXN на базе собственных наборов данных, делая возможным более безопасное проведение экспериментов и кастомизацию моделей прогнозирования с использованием проприетарных знаний.

Кроме того, IBM объявила о новых отраслевых партнерствах с компаниями Atinary, Arctoris, Chemspeed Technologies AG, Syngenta и Thieme Chemistry, направленных на развитие миссии RoboRXN по ускорению синтеза и тестирования новых материалов в различных сферах деятельности.

IBM расширяет возможности открытия новых материалов с помощью ИИ


На поиск и запуск в производство одного нового материала уходит почти 10 лет работы и от $10 млн до $100 млн. Это связано с тем, что в химическом синтезе до сих пор используется метод проб и ошибок и фактически не предпринимаются шаги по модернизации процессов разработки материалов.

«Сегодня, чтобы создать новый материал, химикам приходится оперировать в практически бесконечном пространстве, в котором потенциальных химических соединений больше, чем атомов во Вселенной, — сказал доктор наук Алессандро Куриони (Dr. Alessandro Curioni), почетный сотрудник IBM и директор IBM Research Europe. — Чтобы помочь в преодолении вызовов, которые требуют появления новых материалов, например, голод, изменение климата, инфекции, исследователям необходимо уметь эффективно генерировать идеи создания потенциальных материалов, синтезировать и тестировать их. Применение ИИ для решения этой масштабной задачи посредством таких технологий, как RoboRXN, обладает потенциалом помочь в повышении эффективности, устойчивости и значимости вновь созданных материалов практически для каждой индустрии».

RoboRXN предлагает химические решения, которые используют машинное обучение для выявления и ранжирования эффективных и устойчивых ферментативных реакций. Это в конечном счете обеспечивает более экологичный химический синтез. Например, химики могут использовать эту ИИ-систему, чтобы перерабатывать огромные объемы данных о потенциально известных ферментах и заменять традиционные химические катализаторы и токсичные растворители природными соединениями, полученными из растений и овощей.

Применение решений в области устойчивой химии ограничено тем, что предметные знания, необходимые для адаптации существующих ферментов к новым химическим реакциям, неструктурированы. Это затрудняет процесс и отнимает много времени на открытие новых возможных ферментов с помощью традиционных методов проведения экспериментов.

«Будущее химической промышленности и разработки материалов тесно связано с облаком, а развитие и освоение цифровых технологий будут ускорять открытия. Облако — идеальная инфраструктура для того, чтобы стимулировать сотрудничество между поставщиками технологий и переход на цифровые решения в повседневной научно-исследовательской деятельности. RoboRXN играет стратегическую роль в качестве предвестника этого нового процесса интеграции и развития в химической промышленности и научных исследованиях», — сказал доктор Теодоро Лайно (Dr. Teodoro Laino), выдающийся ученый цюрихской лаборатории IBM Research Europe.

RXN for Chemistry, основной движок системы RoboRXN, работает на основе современного метода преобразования, используя нейронное машинное обучение для предсказания наиболее вероятного результата химической реакции. Это достигается путем преобразующего перевода с одного «языка» (реактивы и реагенты) на другой  (продукты) с использованием последовательностей символов, называемых системой упрощенного представления молекул в строке ввода (SMILES) для описания химических веществ.

Затем оптимизированные рецепты и регламенты синтеза используются в качестве исходных данных для RoboRXN, автоматизированной платформы для синтеза молекул. ИИ-система также оснащена архитектурой для ретросинтеза, где вместо предсказания исхода возможной химической реакции (прямые предсказания) процесс идет в обратном порядке: определяются химические вещества, необходимые для создания целевой молекулы.

Данная облачная платформа с искусственным интеллектом была разработана и запущена в 2018 году с последующей организацией бесплатного доступа через IBM Cloud. С момента запуска лаборатория RoboRXN превзошла все основанные на данных модели в предсказании химических реакций, показав точность 90% и выше. В настоящее время платформа имеет более 29 тыс. пользователей и накопила более 5 млн предсказаний по реакциям. RoboRXN тестируется несколькими ведущими фармацевтическими, биотехнологическими и сельскохозяйственными компаниями, помогая им ускорить прогнозирование химических реакций, путей ретросинтеза, экспериментальных процедур, а также автоматизировать компиляцию и выполнение процедур химического синтеза.

Успішний кейс побудови ефективної кібербезпеки для групи компаній

+11
голос

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 
 

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT