Proces tworzenia nowych leków jest bardzo skomplikowany. Na początku więcej jest porażek niż sukcesów, co może zdemotywować osoby biorące w tym udział. Nowy projekt badawczy pokazał, w jaki sposób sztuczna inteligencja może przyspieszyć ten proces.
Badania zostały przeprowadzone na University of North Carolina i pokazują, jak SI może nauczyć się projektowania od zera cząsteczek leków. Taka możliwość spowodowała by znaczne przyspieszenie szukania kandydatów na nowe leki. Nowe urządzenie nosi nazwę „Reinforcement Learning for Structural Evolution” (ReLeaSE). Posiada ono algorytm oparty na dwóch sieciach neuronowych. Zasady jej działania są opisywane jako relacja nauczyciel-uczeń. Nauczyciel rozumie składnię i zasady wymagane do odszyfrowania struktur chemicznych a uczeń staje się coraz lepszy w proponowaniu nowych cząsteczek, które mogą być użyte jako leki.
Jeśli więc uczeń poda cząsteczkę, która może posłużyć jako podstawa do leku to nauczyciel ją zatwierdza. Jeśli jest to zła cząsteczka to nauczyciel nie zgadza się a uczeń już wie, czego unikać. Dzięki takiemu podejściu naukowcy nie będą musieli testować wszystkich kombinacji, ale tylko te, które SI uzna, że mogą one zadziałać.
Źródło: http://www.digitaljournal.com/
