Создание новых лекарственных препаратов, агрохимикатов или косметических средств часто является изнурительным процессом для химиков. Им приходится анализировать бесчисленные химические реакции, чтобы определить, можно ли синтезировать желаемое соединение.
Учёные Йельского университета разработали систему искусственного интеллекта под названием MOSAIC, которая ускоряет этот процесс. Согласно исследованию, опубликованному в журнале Nature, система уже успешно определила точные факторы, необходимые для синтеза 35 потенциально полезных соединений. Синтез малых молекул является самым медленным этапом в процессе разработки лекарств, и MOSAIC удаётся преодолеть этот барьер.
Один из популярных методов применения ИИ в химии — система SMILES, которая преобразует трёхмерные структуры химических соединений в строки из букв, цифр и знаков препинания. Однако цель MOSAIC более амбициозна: изучать химические соединения точно так же, как это делают сами химики.
Используя базу данных примерно из одного миллиона химических реакций и опираясь на модель Llama от компании Meta, исследователи создали 2 498 отдельных моделей. Каждая из них специализируется на определённом типе молекул.
Принцип работы MOSAIC напоминает команду почти из 2 500 узкопрофильных специалистов, где каждый участник в совершенстве владеет одной конкретной химической реакцией. Именно поэтому система обладает значительно более высокой точностью. Она не теряется в обобщённой информации и предоставляет химикам настолько детализированные данные, что их можно напрямую применять в лаборатории без дополнительных исследований. Кроме того, благодаря небольшому размеру моделей им не требуются мощные серверы — они эффективно работают на обычных компьютерах.
