Künstliche Intelligenz

Forscher entwickeln Künstliche Intelligenz mit chemischer Intuition

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Bern,

Bei der Entdeckung neuer Arzneimittel spielt die «chemische Intuition» eine grosse Rolle. Nun wurde diese Fähigkeit von Forschern auf KI übertragen.

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Forscher übertragen dank «Machine Learning» die «chemische Intuition» auf die Künstliche Intelligenz. (Symbolbild) - keystone

Künstliche Intelligenz (KI) kann jahrelange Erfahrung von Chemikern teilweise ersetzen. Das im Fachblatt «Nature Communications» vorgestellte Modell soll bei der Entdeckung neuer Arzneimittel und Chemikalien helfen. Die «chemische Intuition» spiele bei der Entdeckung neuer Arzneimittel eine grosse Rolle, schrieben die Autoren von Novartis in Basel und dem Microsoft in Cambridge (UK) der am Dienstagabend erschienenen Studie.

Chemiker würden im Laufe ihrer Karriere ein Gespür dafür entwickeln, welche chemischen Verbindungen als Arzneimittel Erfolg haben könnten. Chemische Intuition hilft Forschern dabei, Moleküle zu entwerfen und zu modifizieren, um diese Ziele zu erreichen. Dabei ermöglicht es Forschern, schneller Entscheidungen zu treffen und gezieltere Ansätze zu verfolgen, ohne monatelange Berechnungen oder Experimente durchzuführen.

Intuition mit «Machine Learning» beigebracht

Es wurde schon mehrfach versucht, diese chemische Intuition mit regelbasierten Ansätzen zu formalisieren. Die Ansätze seien jedoch nicht in der Lage gewesen, die subtilen und komplexen Aspekte der intuitiven Fähigkeit angemessen zu berücksichtigen, hiess es von den Forschenden.

Die KI schnitt laut der Studie deutlich besser ab. Sie erfasste laut den Forschenden Aspekte der Chemie, die von anderen Metriken und Regelwerken bisher unberücksichtigt blieben. Um der KI chemische Intuition beizubringen, wurde sogenanntes «Machine Learning» verwendet. Dabei wurde die KI mit Daten trainiert, um Muster und Zusammenhänge in den Entscheidungen von Chemikern zu erkennen.

Um die Trainingsdaten zu erhalten, baten die Forschenden 35 Chemiker von Novartis, in einer Art Spiel rund 5000 Mal aus zwei chemischen Verbindungen diejenige auszuwählen, die sie für die Entwicklung eines Medikaments weiterverfolgen würden.

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