Учёные из Airi представили нейросеть LAGNet, ускоряющую расчёт электронной плотности для разработки лекарств
Учёные из Института AIRI разработали нейросеть LAGNet. Она помогает быстрее рассчитывать электронную плотность молекул. LAGNet могут использовать фармацевты и химики при создании лекарств.Электронная плотность показывает, как электроны распределяются в молекуле. Обычные методы считают её от 2 часов до 2 дней. Нейросети делают это за 5–6 секунд, но требуют много данных для обучения. Например, для 12 миллионов молекул нужно около 100 терабайт.
Фундаментальные науки и ИТ: создание исследовательского центра в коммерческой организации
Развитие информационных технологий — от первых алгоритмов до нейросетей — всегда опиралось на открытия, сделанные в рамках «чистой» науки. Математические теории, исследующие абстрактные структуры, превращались в языки программирования. Квантовая физика, изучающая поведение частиц, подарила миру транзисторы и лазеры. Даже современный искусственный интеллект, кажущийся вершиной прикладных разработок, обязан своим существованием дисциплинам, которые столетиями развивались без очевидной цели:Математика — алгоритмы машинного обучения (теория вероятностей, линейная алгебра).Биология
ReactWise, поддерживаемый YC, применяет AI для ускорения производства лекарств
Искусственный интеллект продолжает вносить разнообразие в химию. А именно: британская компания ReactWise, поддерживаемая Y Combinator , использует AI для ускорения химического производства — ключевого шага в выводе новых лекарств на рынок.
Клетка ХХ. Мутагенез
Мутагенез - процесс возникновения мутаций в организме. Может быть спонтанным (самопроизвольным) и индуцированным (вызванным искусственно различными мутагенами). Мутагенез широко применяется в создании штаммов микроорганизмов - дрожжей, бактерий, водорослей, которые являются источником получения кормов, витаминов, лекарств.Мутагенные факторы: рентгеновские лучи, радиация, химические вещества, низкие и высокие температуры и др.
Уроки химии: AMORE проверит готовность химических языковых моделей
Привет! Мы, команда NLP‑исследователей из AIRI и Сбера, опубликовали недавно результаты исследования того, как языковые модели справляются с химическими задачами. Дело в том, что в последние годы интеграция методов обработки естественного языка в области химии неуклонно растёт, и это открывает новые горизонты для открытия лекарств. Однако возникает важный вопрос: действительно ли современные языковые модели научились понимать молекулы, или они просто запоминают их текстовые представления?Чтобы выяснить это, мы создали ♡AMORE
Представления о естественном интеллекте: Модель эволюции жизни
Всем привет. Меня зовут Алмаз Хуснутдинов. Я занимаюсь проектом «Теория цифрового интеллекта», создаю различные материалы по машинному обучению и рассказываю идеи о ИИ и о интеллекте, цель проекта — развитие мышления в направлении создания цифрового интеллекта. Эту статью я сделал для этого проекта, эта статья должна помочь в понимании того, что такое интеллект и как его создавать в программировании. Почему это важная тема? - Потому, что организм строится на основе выраженности определенных участков ДНК в каждой клетке, выраженность генов — это результат эволюционных изменений.
