خواندن ۶ دقیقه·۲ سال پیش

هوش مصنوعی و شیمی

https://fa.heyvaai.com/blog/%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D9%81%D8%A7%D8%AF%D9%87-%D8%A7%D8%B2-%D9%87%D9%88%D8%B4-%D9%85%D8%B5%D9%86%D9%88%D8%B9%DB%8C-%D8%A8%D8%B1%D8%A7%DB%8C-%D9%BE%D8%B1%D8%AF%D8%A7%D8%B2%D8%B4-%D9%88-%D8%A7%DA%A9%D8%AA%D8%B4%D8%A7%D9%81-%D9%85%D9%88%D8%A7%D8%AF-%D9%85%D8%B9%D8%AF%D9%86%DB%8C

https://herfeiya.com/artificial-intelligence-and-education/

https://jamshimi.ir/artificial-intelligence-in-chemistry-advantages-limitations/

https://fa.heyvaai.com/blog/%D8%A7%D9%86%D9%82%D9%84%D8%A7%D8%A8-%D8%B5%D9%86%D8%B9%D8%AA%DB%8C-%DA%86%D9%87%D8%A7%D8%B1%D9%85-%DA%86%DA%AF%D9%88%D9%86%D9%87-%D8%B4%D8%B1%DA%A9%D8%AA-%D9%87%D8%A7%DB%8C-%D9%85%D8%B9%D8%AF%D9%86%DB%8C-%D8%A7%D8%B2-%D9%87%D9%88%D8%B4-%D9%85%D8%B5%D9%86%D9%88%D8%B9%DB%8C-%DB%8C%D8%A7%D8%AF%DA%AF%DB%8C%D8%B1%DB%8C-%D9%85%D8%A7%D8%B4%DB%8C%D9%86%DB%8C-%D9%88-%D8%B1%D8%A8%D8%A7%D8%AA-%D9%87%D8%A7-%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D9%81%D8%A7%D8%AF%D9%87-%D9%85%DB%8C-%DA%A9%D9%86%D9%86%D8%AF

از سنتز مولکولی گرفته تا تشخیص خواص مولکولی، هوش مصنوعی برای شیمی و موضوعات مرتبط بسیار مفید است. اجازه دهید در مورد کاربردهای هوش مصنوعی بیشتر بدانیم.

هوش مصنوعی می‌تواند با غربال کردن ویژگی‌های مولکول‌های ثبت‌شده در پایگاه‌های داده موجود برای شناسایی ترکیب‌هایی که ممکن است به عنوان دارو امیدوارکننده باشند، کمک کند. تکنیک‌های یادگیری ماشینی با سرعت بیشتر (و ارزان‌تر) نسبت به انسان‌ها ممکن است انقلابی در جستجوی داروهای جدید ایجاد کنند.

محققان Insilico Medicine مستقر در هنگ کنگ و دانشگاه تورنتو سپتامبر گذشته اعلام کردند که الگوریتم‌های هوش مصنوعی حدود 30000 ترکیب مولکولی ناشناخته را انتخاب کرده‌اند و در نهایت این لیست را به شش ترکیب جدید پزشکی نویدبخش کاهش دادند. کشف دارو به کمک هوش مصنوعی!

تشخیص خواص مولکولی

اولین و مهمترین کاربرد هوش مصنوعی در شیمی، تشخیص خواص مولکولی است. دانشمندان فرآیند تشخیص خواص شیمیایی مولکول ها را به صورت دستی انجام می دهند. زیرا شناسایی خواص یک مولکول یک فرآیند طولانی است.

با این حال، هوش مصنوعی این روش را تسهیل کرده و دانشمندان را قادر به تشخیص خواص مولکولی کرده است. این نه تنها فرآیند تشخیص دستی را آسان کرده است، بلکه آن را برای روش های شیمیایی کارآمدتر کرده است.

علاوه بر این، تشخیص خواص مولکولی دانشمندان را قادر به ارزیابی پتانسیل یک مولکول فرضی نیز کرده است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی به حوزه شیمی کمک کرده‌اند تا همانطور که داده‌های تاریخی رایانه‌ها را برای تجزیه و تحلیل داده‌های فعلی توانمند می‌سازد، تشخیص را انجام دهد.

اکنون ابزارهای یادگیری ماشینی می‌توانند پایگاه‌های داده بزرگی از مولکول‌های موجود و ویژگی‌های آن‌ها را با استفاده از اطلاعات برای تولید احتمالات جدید بررسی کنند. این امر می‌تواند کشف داروهای جدید را سریع‌تر و ارزان‌تر کند. هوش مصنوعی مولکول ها را پیدا می کند.

طراحی مولکول ها

در حالی که تشخیص خواص مولکولی در زمینه شیمی بسیار مفید است، استفاده دیگری از هوش مصنوعی در طراحی مولکولی باعث اکتشافات انقلابی در این زمینه شده است.

طراحی مولکول ها دانشمندان را قادر به جمع آوری داده های تاریخی و سنتز پیوندهای شیمیایی برای طراحی مولکول ها کرده است. با ترکیب الگوریتم‌های هوش مصنوعی، محققان در کشف مولکول‌هایی که مطمئناً به آنها در ایجاد اکتشافات انقلابی در سنتز شیمیایی هوش مصنوعی کمک می‌کنند، قدم برداشته‌اند.

علاوه بر این، طراحی مولکول ها به کاربردهای مفید دیگری نیز منجر می شود که به پیشرفت قابل توجهی در زمینه شیمی کمک کرده است.

کشف دارو

یکی از مهمترین کاربردهای هوش مصنوعی در شیمی، فرآیند کشف دارو است. گامی انقلابی در حوزه مراقبت های بهداشتی و علمی.

محققان MITبا استفاده از یک الگوریتم یادگیری ماشینی، یک ترکیب آنتی‌بیوتیک جدید قدرتمند را شناسایی کرده‌اند. در آزمایش‌های آزمایشگاهی، این دارو بسیاری از مشکل‌سازترین باکتری‌های بیماری‌زای جهان، از جمله برخی از سویه‌هایی را که به همه آنتی‌بیوتیک‌های شناخته شده مقاوم هستند، از بین برد.

همانطور که بیماری های جدید در دنیا ظاهر می شوند، دانشمندان به سختی برای کشف داروها تلاش می کنند تا مولکول های جدید طراحی کنند و داروهای موثر برای درمان بیماری های کشنده را فرموله کنند.

واکنش رتروسنتز

واکنش رتروسنتز فرآیندی است که در آن مولکول‌ها به منظور تعیین بلوک‌های سازنده‌شان شکسته می‌شوند. همانطور که این اصطلاح خود را نشان می دهد، فرآیند سنتز (تولید چیزی) به عقب کشیده می شود تا بلوک های سازنده یک مولکول را کشف کند.

برخلاف دوران معاصر، دانشمندان از هوش مصنوعی برای انجام واکنش‌های رتروسنتز استفاده می کنند. دانشمندان در دوره قبلی این فرآیند را به صورت دستی انجام می‌دادند.

فرایندی خسته کننده و دردسرساز. این فرآیند یک تجربه گسترده بود. زیرا زمان و منابع زیادی را می طلبید. با این حال، با آمدن هوش مصنوعی، می توان این فرآیند را با کمک رایانه هایی انجام داد که آن را دقیق تر و در عین حال کارآمدتر کرده اند.

تجزیه و تحلیل پیش بینی

در نهایت، استفاده از Ai در شیمی به دانشمندان کمک کرده است تا تجزیه و تحلیل را پیش‌بینی کنند. این به این دلیل است که با کمک داده‌های تاریخی و با تفسیر داده‌های فعلی، رایانه‌ها الگوریتم‌ها و الگوهای هوش مصنوعی پیشرفته‌ای را تولید می‌کنند که نشان‌دهنده تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای آینده چگونه است.

در حالی که نمی توان چنین پیش بینی را تضمین کرد، اما همچنان از نظر احتمال و گمان بسیار دقیق و کارآمد است. با کمک یادگیری ماشینی یا الگوریتم‌های یادگیری عمیق، رایانه‌ها در طول زمان با داده‌هایی تغذیه می‌شوند که مهارت‌های تفسیری آن‌ها را بهبود می‌بخشد و آنها را قادر می‌سازد تا در راستای خطوط هوش انسانی کار کنند.

در واقع، این کاربرد بسیار مهم است. زیرا پیامدهای احتمالی یا تأثیر پیوندهای شیمیایی خاص، مولکول‌ها یا حتی داروهایی را که می‌توانند گام‌های بعدی را در جهت مثبت هدایت کنند، برجسته می‌کند.

مصداق کمک هوش مصنوعی

در اینجا یک مطالعه موردی وجود دارد که به شما کمک می‌کند بفهمید چگونه هوش مصنوعی و شیمی دست به دست هم داده‌اند تا کارهای انقلابی را به وجود آورند. که به برتری حوزه علم کمک می‌کند و به این کار ادامه خواهد داد.

Insilico Medicine یک شرکت هوش مصنوعی با دفاتر در شش کشور و منطقه است. که در تلاش برای تسریع در این حوزه های کشف و توسعه دارو است: شناسایی هدف بیماری، تولید مولکول های جدید (شیمی مولد) و داده های بیولوژیکی مصنوعی (زیست شناسی مولد) و پیش بینی. این شرکت اولین شرکتی بود که از شبکه های متخاصم مولد (GANs) و یادگیری تقویتی (RL) برای تولید ساختارهای مولکولی جدید با پارامترهای مشخص شده در سال 2015 استفاده کرد. Insilico Medicine علاوه بر همکاری با شرکت های بزرگ دارویی، همچنین دنبال کردن برنامه های داخلی کشف دارو در حوزه های مختلف بیماری را در نقشه کار خود دارد.

توانایی یادگیری عمیق و سایر ابزارهای هوش مصنوعی برای یافتن مولکول‌های جدید با ویژگی‌های مطلوب، کشف دارو را متحول می‌کند. این نوید می‌دهد که توسعه داروهای جدید را بسیار سریع‌تر و مؤثرتر کند و ابزاری جدید مهمی در جستجوی داروهای بهتر است. Insilico Medicine در استفاده از برخی از هیجان‌انگیزترین تکنیک‌ها در هوش مصنوعی، مانند GANs، برای کشف دارو پیشرو بوده است.

چشم انداز آینده

از آنجایی که هوش مصنوعی هنوز در حال پیشرفت است و پیوند شیمی و هوش مصنوعی هنوز راه درازی در پیش دارد، چشم‌انداز آینده این پیوند بسیار امیدوارکننده به نظر می‌رسد.

با ظهور بیماری‌های روزافزون و هوش مصنوعی در حوزه شیمی به دانشمندان کمک می‌کند تا پیشرفت‌های فناوری بالقوه در زمینه علم را ایجاد کنند. انتظار می‌رود حوزه آینده هوش مصنوعی قلمرو علوم شیمیایی را چندین برابر گسترش دهد.

انتظار می‌رود چنین پیش بینی ‌هایی در آینده نیز انجام شود. با این حال باید اطمینان حاصل شود که جامعه علمی به طور گسترده در معرض پیشرفت‌های تکنولوژیکی در حال انجام در هوش مصنوعی است.

در دهه‌های آینده، این ترکیب نه تنها به دانشمندان کمک می‌کند تا مقادیر عظیمی از داده‌ها را جمع‌آوری کنند و الگوریتم‌هایی را برای استفاده بهتر تولید کنند، بلکه اکتشافات را در جنبه‌های متعدد با تأثیرات شگفت‌انگیز بر بشر تقویت خواهد کرد.