Искусственный интеллект погрузится во вселенную молекул в поиске удивительных лекарств (публикация автора на scipeople)
Искусственный интеллект погрузится во вселенную молекул в поиске удивительных лекарств
Темной ночью, вдали от городского света, звезды Млечного Пути кажутся несметными. Но из любой точки невооруженному глазу видно не больше 4500 звезд. В нашей же галактике их 100-400 миллиардов, галактик во Вселенной и того больше. Выходит, в ночном небе не так много звезд. Однако даже это число открывает перед нами глубокую подноготную… лекарств и препаратов. Дело в том, что число возможных органических соединений с лекарственными способностями превышает число звезд во Вселенной более чем на 30 порядков. И химические конфигурации, которые создают ученые из существующих медикаментов, сродни звездам, которые мы могли бы увидеть в центре города ночью.
Поиск всех возможных лекарств — непосильная задача для человека, как и исследование всего физического пространства, и даже если бы мы могли, большая часть обнаруженного не соответствовала бы нашим целям. Тем не менее мысль о том, что чудесные лекарства могут скрываться среди изобилия, слишком заманчива, чтоб ее игнорировать.
Именно поэтому нам стоит использовать искусственный интеллект, который сможет работать больше и ускорить открытие. Так считает Алекс Жаворонков, выступивший на Exponential Medicine в Сан-Диего на прошлой неделе. Это применение может стать крупнейшим для ИИ в медицине.
Собаки, диагноз и лекарства Жаворонков — CEO Insilico Medicine и CSO Biogerontology Research Foundation. Insilico — один из множества стартапов, разрабатывающих ИИ, способный ускорить открытие новых лекарств и препаратов.
За последние годы, рассказал Жаворонков, известная техника машинного обучения — глубокое обучение — осуществила прогресс на нескольких фронтах. Алгоритмы, способные обучаться игре в видеоигры — вроде AlphaGo Zero или покериста Carnegie Mellon — представляют самый большой предмет интереса. Но распознавание закономерностей — вот что дало мощный толчок глубокому обучению, когда алгоритмы машинного обучения наконец-то начали отличать кошек от собак и делать это достаточно быстро и точно.
В медицине алгоритмы глубокого обучения, обученные по базам данных медицинских снимков, могут выявлять опасные для жизни заболевания с равной или большей точностью, чем специалисты-люди. Есть даже предположение, что ИИ, если мы научимся ему доверять, может быть бесценным при диагностике болезни. И как отметил Жаворонков, грядет больше приложений и послужной список будет только расти.
«Tesla уже выводит автомобили на улицу», говорит Жаворонков. «Трех-, четырехлетняя технология уже перевозит пассажиров из пункта А в пункт Б на скорости 200 километров час; одна ошибка — и ты мертв. Но люди доверяют свои жизни этой технологии».
«Почему бы не делать того же в фармацевтике?».
Пробы и ошибки, снова и снова В фармацевтических исследованиях ИИ не придется водить автомобиль. Он станет ассистентом, который в паре с химиком или двумя сможет ускорить открытие препаратов, просматривая больше вариантов в поисках лучших кандидатов.
Пространство для оптимизации и повышения эффективности просто огромное, считает Жаворонков.
Поиск препаратов — кропотливое и дорогостоящее занятие. Химики просеивают десятки тысяч возможных соединений в поисках самых многообещающих. Из них лишь некоторые уходят на дальнейшее изучение, и еще меньше будут проходить испытания на людях, а из этих вообще крохи будут одобрены к дальнейшему использованию.
Весь этот процесс может занять много лет и стоить сотни миллионов долларов.
Это проблема касается больших данных (big data), а глубокое обучение преуспевает в работе с большими данными. Первые приложения показали, что системы ИИ на основе глубокого обучения способны находить едва заметные закономерности в гигантских выборках данных. Хотя производители лекарств уже используют программное обеспечение для просеивания соединений, такое программное обеспечение требует четких правил, написанных химиками. Плюсы ИИ в данном деле — его способность учиться и совершенствоваться самостоятельно.
«Существует две стратегии инноваций на базе ИИ в фармацевтике, которые обеспечат вас лучшими молекулами и быстрым одобрением», говорит Жаворонков. «Один ищет иглу в стоге сена, а другой создает новую иглу».
Чтобы найти иголку в стоге сена, алгоритмы обучаются на больших база данных молекул. Затем они ищут молекулы с подходящими свойствами. Но создать новую иглу? Эту возможность предоставляют генеративные состязательные сети, на которых специализируется Жаворонков.
Такие алгоритмы ставят две нейронные сети друг против друга. Одна генерирует осмысленный результат, а другая решает, является ли этот результат истинным или ложным, говорит Жаворонков. В совокупности эти сети генерируют новые объекты, такие как текст, изображения или, в данном случае, молекулярные структуры.
«Мы начали использовать эту конкретную технологию, чтобы глубокие нейронные сети вообразили новые молекулы, чтобы сделать ее идеальной с самого начала. Нам нужны идеальные иглы», говорит Жаворонков. «Вы можете обратиться к этой генеративной состязательной сети и попросить ее создать молекулы, которые ингибируют белок Х в концентрации Y, с наивысшей жизнеспособностью, заданными характеристиками и минимальными побочными эффектами».
Жаворонков полагает, что ИИ может найти или изготовить больше иголок из множества молекулярных возможностей, освободить химиков-людей, чтобы те могли сосредоточиться на синтезе только самых перспективных. Если это сработает, как надеется он, мы сможем увеличить количество попаданий, минимизировать промахи и в целом ускорить процесс. https://ru.onlytrends.info/
Дизайн освещения, обзор электрика (публикация автора на scipeople)
Электрик создание пользовательское освещения, обеспечить надлежащее решение требования домовладельца, достижения наилучшего результата. Пользовательские дизайн освещения эксперта увлечены разработки проектов освещения и в состоянии предложить значительный опыт в технические характеристики изделия и конструкции освещения, гарантировать домовладелец освещения дизайн проект успешен и обеспечивает домовладельцев с пользовательский дизайн освещения в рамках бюджета и в срок. Заказ специалистами дизайн освещения должен эксперт пользовательские производители освещения. Они иметь возможность проектировать частным электриком http://saitv.3dn.ru монтаж освещения, что домовладелец хочет, работая с домовладельцем. Они обеспечить, конечный продукт отвечал всем ожиданиям домовладельца, принимая концепции домовладельца с помощью контрольно-пропускных пунктов и уделяя пристальное внимание деталям. Все изготовленные на заказ приспособления освещения обеспечены изготовленным на заказ специалистом конструкции освещения иметь ярлык и мочь использованным в любой коммерчески и селитебной установке. Этот изготовленный на заказ специалист конструкции освещения должен иметь опыт конструируя приспособления освещения проектов колеблются от больших коммерчески канделябров к малым селитебным. Приспособления освещения доступны в специфических материалах бронза и латунь и бронза позволить долговечность. Обычно большое преимущество около океана и на открытом воздухе положений. Изготовленный на заказ специалист конструкции освещения должен приложить специфическую отделку света домовладельца изготовленных на заказ и снабдить образцы домовладелец утверждения. Точный вид светильника должен определен определенного применения. Новые конструкции светильника следует делать в матче нынешнего домовладельца дизайн освещения требуется дополнительное согласование света. Изготовленный на заказ специалист конструкции освещения должен понять самый ресурс изменения, конструкции, и проблем освещения домовладелец. Посещения дома скоординированы, при необходимости оказать помощь в консультации по проектированию освещения.
Интересное рядом (публикация автора на scipeople)
Часть нашей жизни проходит под влиянием тех, или иных интересов. Кто занимается спортом, оказываются в гуще спортивных событий. Кто увлекается музыкой, предпочитают музыкальные мероприятия. И так можно говорить о многих увлечениях и хобби. Но что интересно, что отдых объединяет нас всех. Если взять для примера рыбалку, раньше бы мне было не интересно сидеть с удочкой и бессмысленным, и опустошенным взглядом смотреть на поплавок, клюнет он или не клюнет. Особенно печально, тратить на это занятие несколько часов и остаться ни с чем, т.е. без улова. Но не так давно мои взгляды на рыбалку в корне изменились, и можно сказать, что это занятие стало для меня не то, чтобы спортом, но музыку в ней я услышал. Вы спросите, какая на рыбалке может быть музыка, если царит полная тишина? Тишина бывает разной, и если ночью тишина действительно "полная", то поутру жизнь начинает просыпаться и природа наполняется различными звуками. Здесь слышны звуки шелеста листьев деревьев, пение птиц, плеск воды о лодку. На рыбалке можно обойтись без лодки, но это будет больше похоже на отдых, чем на рыбалку. Рыбалка, это как хобби, которому уделяется много внимания, и богатый выбор удочек, спиннингов, блесен и прочего снаряжения для рыбалки делает этот вид отдыха интересным и увлекательным. Как уже говорил, без лодки можно обойтись, но зачем себе отказывать в том, что делает рыбалку особенно интересной, что помогает получать не только удовольствие от рыбалки, но и желанный улов, без которого не будет ухи и не будет копченой рыбки к пиву. Тем более что не обязательно покупать дорогой катер или каркасную лодку, для рыбалки достаточно купить одноместную надувную лодку. На этом сайте peter-boat.ru Вы найдете лодки для рыбалки от производителя. Лодка может быть одноместной, но рекомендую брать двух местную лодку, так как одно свободное место можно будет использовать под вещи и снаряжение. Отдых на природе и на рыбалке, это лучшее увлечение, из того, чем мне приходилось увлекаться за последние 7-10 лет, а это были спорт и музыка.