Пътят към ада е павиран от роботи, които дори не са имали намерение да проектират път, който да стига до там, кълнат се. Collaborations Pharmaceuticals, Inc. имаха добри намерения. Компанията създаде начин за моделиране на молекули с помощта на алгоритъм за машинно обучение, като го приспособи да благоприятства силно биоактивни, но не токсични съединения. AI показа какви видове химикали трябва да са безопасни за употреба от човека - основната му цел беше да бъде полезен при..

Четене на книги по химия като десетгодишно дете Ръководство за разбиване на мечти Спомням си, когато бях на десет, седях на изцапания кариран диван в дневната, откривах красотата в химичните уравнения и се чувствах въодушевен, докато ги балансирах. Каква възхитителна симетрия! Когато бях на единадесет и нещо, мама най-накрая ме попита защо минавам през нейните учебници в колежа. Казах й, че искам да бъда „мозъчен хирург“, на което тя изсумтя и отговори: „Това е „неврохирург“, а не..

Генериране на молекули с помощта на повтарящи се невронни мрежи Задълбочено обучение за разбиране на материалните науки През 2017 г. „дигиталното лекарство“ Spinraza беше пуснато на пазара, след години на разработване на лекарства за лечение на спинална мускулна атрофия (SMA), на цена от $750 000 първоначално и $375 000 годишно след това. Причината за SMA е проста мутация на гена SMN1 на хромозома 5. Една променена нуклеотидна последователност в екзона на гена SMN1 промени..

Изследователският проект във всяка научна област е сложен многоетапен процес. Откриването на лекарства в ранен стадий не е изключение. Има много въпроси, на които трябва да се отговори, преди дори да помислите да започнете. Това вероятно са най-често срещаните: Как да избера цел? Кой подход е най-подходящ за моята цел? Кой може да ми помогне с множество подходи? Къде мога да купя хит молекулите? Има стотици компании, които са световно известни експерти във..

Какво прави въглеродните молекули толкова специални Химическата информатика е разрастваща се област, успоредно с подобни на ИИ поради една причина: увеличаването на наличните данни. Не се очаква неудържимият растеж на данните да се забави, като докладите показват, че данните са се очаква да се удвоява на всеки 2 години през следващото десетилетие. Това е важно, тъй като исторически , точността и прецизността на нашите изчислителни алгоритми са били ограничени само от данните,..