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人工智能在未知化合物合成路线设计中的应用

2017-04-07 10:38:04 来源:中国网
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今年两会上“人工智能”首次被写入政府工作报告,展现了中国对新技术领域的高度重视。网化商城自成立起就不断探索通过人工智能技术手段解决未知化合物合成路线设计,提高研发效率。近期,该项技术迎来了新突破。

(原标题:人工智能在未知化合物合成路线设计中的应用)

今年两会上“人工智能”首次被写入政府工作报告,展现了中国对新技术领域的高度重视。网化商城自成立起就不断探索通过人工智能技术手段解决未知化合物合成路线设计,提高研发效率。近期,该项技术迎来了新突破。

网化商城对外发布化学研发领域人工智能应用——“查路线”2.0版本。相比较于1.0版,该版本实现了更精准、更高效的合成路线检索服务,并能举一反三设计出更完善的未知化合物合成路线,进一步提升化学研发领域的前沿科技水平。

使用人工智能的核心是通过计算机提升人类在信息处理上的效率与专业性。“查路线”2.0版综合了AI的优势和人类的经验,结合更庞大的数据库、更优化的人工智能系统,将化学家设计路线时常见的瓶颈逐一突破。

化学家在设计合成路线的首要难题来自记忆的存储。受人脑记忆能力所限制,即使是经验最丰富的化学家,也无法掌握世界上所有化学反应及文献资料。但“查路线”2.0版人工智能系统的电脑容量是无限的,它不但收录了已公开发表于文献中的千万数量级合成路线,还用几乎穷举式的方法找到并存储了目前一切可能的路线。

 

(“查路线”提供一些并不常见的拆分方式)

 

假设化学家拥有了庞大的数据库查询工具,可以检索到所有文献,但对于未知化合物,仍需经过缜密的逻辑推理才能确认适用于目标分子的反应路线,此过程中需要运用大量文献资料及以往经验,这对于人脑来说效率低难度大。“查路线”的突破点在于它教会了计算机智能化设计未知化合物的合成路线,通过模拟人工思维,在缺乏精确匹配数据的情况下,为科研人员推荐最合适的合成方案。

 

(“查路线”快速分析目标结构并找到多种原料方案)

此外,化学家还会面临原料产品市场销售数据的瓶颈。化学家在有限的时间内,不能对大量原料或中间体的价格做出准确的判断,而“查路线”2.0版的智能系统可以依托于网化商城真实的历史交易数据,快速核算研发成本,综合决策最优合成路线。

 

(提供具有报价的起始物的合成路线)

中国科学院兰州化学研究所徐森苗教授长期关注人工智能技术在化合物合成路线设计中的应用,他认为网化商城“查路线”背后的技术创新和模式探索,为人工智能+化学研发的应用开辟了全新的领域:“查路线功能实现了计算机科学和化学科学完美融合,是大数据和人工智能技术发展的必然结果,它将带领化学领域的人工智能从科技研发走向行业应用,进一步推动中国科研快速发展。”

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