(Phys.org)—Een team van onderzoekers van IBM heeft kunstmatige intelligentie toegepast om organische chemische reacties te voorspellen. In hun papier geüpload naar de preprint-server arXiv , de groep schetst hun aanpak, die ze omschrijven als een verbetering ten opzichte van andere modellen.

Voorspellen wat er zal gebeuren als chemicaliën op bepaalde manieren worden gemengd of behandeld, is moeilijk vanwege alle betrokken variabelen. Maar wetenschappers zouden graag een tool hebben die het toch doet, omdat het de ontwikkeling van bruikbare nieuwe materialen drastisch zou versnellen, vooral medicijnen. In deze nieuwe poging het team van IBM heeft een geheel nieuwe benadering gekozen om zo'n tool te maken.

De nieuwe benadering houdt in dat chemische reacties worden behandeld als een vertaalprobleem door elementen in voorspellingen te herformuleren als letters en woorden in plaats van atomen en moleculen. Dat verandert het probleem van het voorspellen hoe chemicaliën zullen reageren op het vertalen van woorden van de ene vorm naar de andere - een probleem dat grotendeels is opgelost door AI-systemen.

Door een dergelijke benadering te gebruiken, de groep was in staat om chemische componenten toe te voegen aan een neuraal netwerk dat was getraind op een dataset van 395, 496 reacties. Het neurale netwerk gebruikte vervolgens wat het had geleerd over eerdere reacties om voorspellingen te doen over wat er zou gebeuren onder nieuwe omstandigheden. In praktijk, het systeem reageerde op dergelijke verzoeken door een top-vijf lijst van mogelijke uitkomsten aan te bieden. Testen toonden aan dat de topvoorspelling 80 procent van de tijd correct bleek te zijn, hoewel het team het tot nu toe alleen heeft getraind op moleculen met 150 atomen of minder. Ze zijn van plan om aan het systeem te blijven werken en hebben een huidig ​​doel om de nauwkeurigheid te verbeteren tot 90 procent. Ze hebben ook plannen om het zo aan te passen dat parameters zoals warmte, pH-waarden en oplosmiddelen kunnen worden opgenomen. Ze stellen zich zelfs een dag voor om wedstrijden te organiseren tussen hun systeem en menselijke scheikundigen om te laten zien hoe goed het werkt.

De groep merkt op dat de ontwikkeling van een dergelijk systeem niet bedoeld is als vervanging voor chemici, maar in plaats daarvan als een hulpmiddel voor hen te dienen, om producten sneller of goedkoper te ontwikkelen. Ze zijn van plan het systeem op een cloudserver te zetten, zodat iedereen die het wil gebruiken dat kan doen.

Het team presenteerde hun werk deze week op de Neural Information Processing Systems-conferentie.

© 2017 Fys.org