人造大脑的ace本科有机化学测试

一种新的神经网络——一种人工大脑可以预测有机反应的结果。尽管这种新算法可能不是最准确的,它肯定是最灵活的:学习有机化学人类的方式。

更重要的是,科学家不需要调整算法来扩大其对化学的理解。相反,他们只需要“教”,很多化学反应给它一个良好的基础。然后,神经网络可以解决以前从未遇到的问题。它可以确定反应物中重要的官能团,比较它们与之前所学,最后预测反应的结果。

我们的算法就像一个孩子学习如何吃意大利面。它仍然是下降一些

艾伦•Aspuru-Guzik哈佛大学

为了测试这个新系统,研究人员教算法的两个重要单位在任何有机化学课程:烯烃和卤代烃的反应性。然后,就像任何其他化学的学生,不得不采取一个测试的程序。作者选择两个问题的流行的有机化学教材大多数学生只是知道韦德。该算法成功地通过了考试,正确回答80%的问题。

带领的团队艾伦Aspuru-Guzik哈佛大学在美国,想把机器学习,这一技术已经被用于语音识别和数据挖掘,对有机化学。使用机器学习我们希望不需要任何模板,”Jennifer魏说,这篇论文的第一作者。在未来,我们的算法应该能够识别任何反应和推断的结果已经知道的途径。”

神经网络将很快创意,可能会给你答案,你没有教他们首先,“Aspuru-Guzik评论。例如,我们没有教我们的程序循环碳氢化合物的反应,但它能够想出一些答案对这种反应。”Aspuru-Guzik指出,这个有前途的领域还处于起步阶段,说‘我们的算法就像一个孩子学习如何吃意大利面。仍掉一些,但在看到它是如何完成一次又一次,它最终将学习如何做。”

在韩国著名教授Bartosz Grzybowski UNIST和大脑Chematica创造者的化学发现,这篇论文的一个非常有趣的方法,虽然算法可能仍然需要进一步培训学习新的反应变得非常准确。Grzybowski说仍然有工作要做,这个项目应该学会接在分子的细微差别,有时引发蝴蝶效应导致完全意想不到的产品。

Aspuru-Guzik知道他们的方法的局限性,但他想不断发展替代的理论化学领域。“我们想探索神经网络在化学的力量,”他说。化学反应并不是我们唯一的项目,我们也使用机器学习设计新材料,最近我们发布的最新结果如何使用神经网络设计新药Aspuru-Guzik说。,虽然它仍然是早期,他的团队为其神经网络寄予厚望:“尽管我们可能需要5到10年,我们的长期目标是打败其他综合预测系统”。