Un algorithme de traduction peut prédire la langue d'une réaction chimique

Catégorie: Non classé Posté 04 décembre

En considérant la chimie organique comme des mots et des phrases au lieu d'atomes et de molécules, les chercheurs ont trouvé un moyen pour l'intelligence artificielle de prédire les réactions chimiques.

Dans un article publié sur arXiv par des chercheurs d'IBM et présentés à la conférence sur les systèmes de traitement de l'information neurale (NIPS) de cette semaine, les chercheurs démontrent qu'en traitant les prédictions de réaction comme un problème de traduction, ils pourraient trouver la réaction correcte plus souvent qu'il n'était possible avec les modèles précédents.

Intuitivement, il existe une analogie entre la compréhension d'un chimiste d'un composé et la compréhension d'un locuteur d'un mot, écrivent les chercheurs.

À l'aide d'un réseau neuronal souvent utilisé dans la traduction automatique, les chercheurs ont formé le système sur un ensemble de données comprenant 395 496 réactions. À partir de ces données, le réseau neuronal a dû apprendre la syntaxe des réactions pour pouvoir prédire des composés invisibles. L'algorithme a donné aux chercheurs une liste des cinq réactions les plus probables, et la meilleure prédiction était correcte 80% du temps, battant un autre modèle qui tentait de prédire les réactions de six points de pourcentage.

Il y a des millions de réactions chimiques qui n'ont pas encore été documentées, donc cette approche pourrait aider à accélérer la recherche pour des choses comme la découverte de médicaments. Mais les chercheurs disent qu'à mesure que davantage de données seront ajoutées aux modèles, davantage de double vérification devra avoir lieu. Teodoro Laino, l'un des chercheurs, a déclaré Spectre IEEE qu'ils n'ont pas créé cet outil pour remplacer les chimistes organiques, mais pour les aider.