| Название базовой системы (платформы): | Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) |
| Разработчики: | IBM |
| Дата премьеры системы: | август 2020 г |
| Дата последнего релиза: | декабрь 2021 г |
| Отрасли: | Фармацевтика, медицина, здравоохранение, Химическая промышленность |
Содержание |
2021: Возможность обучать RoboRXN на базе собственных наборов данных
Компания IBM 1 декабря 2021 года анонсировала расширенные возможности RoboRXN — облачной удаленной лаборатории с искусственным интеллектом, призванной помочь химикам оперативно находить и создавать новые молекулы и вещества.
RoboRXN использует облачные технологии и возможности искусственного интеллекта для оптимизации процесса открытия материалов. Вместе с тем важно, чтобы этот процесс был безопасным для организаций, работающих с проприетарными данными. Также растет потребность в повышении устойчивости производственных процессов — это касается и химических реакций, в ходе которых сырье превращается в готовую продукцию.
Для решения этих задач IBM предложила расширенные возможности RoboRXN:
- Безопасность и кастомизация: возможности облачной инфраструктуры позволяют пользователям обучать RXN на базе собственных наборов данных, делая возможным более безопасное проведение экспериментов и кастомизацию моделей прогнозирования с использованием проприетарных знаний.
- Более экологичные химические процессы: добавленные ИИ-модели помогут химикам быстро прогнозировать и выявлять более экологичные ферменты (сложные биомолекулы, необходимые для получения из материалов такой продукции, как бумага, косметика, фармацевтические препараты и ароматизаторы).
На поиск и запуск в производство одного нового материала уходит почти 10 лет работы и от $10 млн до $100 млн. Это связано с тем, что в химическом синтезе до сих пор используется метод проб и ошибок и фактически не предпринимаются шаги по модернизации процессов разработки материалов.
 | «Чтобы создать новый материал, химикам приходится оперировать в практически бесконечном пространстве, в котором потенциальных химических соединений больше, чем атомов во Вселенной, — рассказал доктор наук Алессандро Куриони (Dr. Alessandro Curioni), почетный сотрудник IBM и директор IBM Research Europe. — Чтобы помочь в преодолении вызовов, которые требуют появления новых материалов, например, голод, изменение климата, инфекции, исследователям необходимо уметь эффективно генерировать идеи создания потенциальных материалов, синтезировать и тестировать их. Применение ИИ для решения этой масштабной задачи посредством таких технологий, как RoboRXN, обладает потенциалом помочь в повышении эффективности, устойчивости и значимости вновь созданных материалов практически для каждой индустрии». |  |
IBM RoboRXN создана, чтобы стать для химиков своеобразным навигатором и помогать им открывать и создавать материалы более экономично, чем при классических подходах. Такая экономия получается за счет автоматизации большинства начальных этапов синтеза материалов и возможности синтеза в удаленном режиме через облако, пояснили в IBM.
RoboRXN предлагает химические решения, которые используют машинное обучение для выявления и ранжирования эффективных и устойчивых ферментативных реакций. Это в конечном счете обеспечивает более экологичный химический синтез. Например, химики могут использовать эту ИИ-систему, чтобы перерабатывать огромные объемы данных о потенциально известных ферментах и заменять традиционные химические катализаторы и токсичные растворители природными соединениями, полученными из растений и овощей.
Применение решений в области устойчивой химии ограничено тем, что предметные знания, необходимые для адаптации существующих ферментов к новым химическим реакциям, неструктурированы. Это затрудняет процесс и отнимает много времени на открытие новых возможных ферментов с помощью традиционных методов проведения экспериментов.
Открытие ферментов для органического синтеза может обеспечить более эффективные, экономичные и устойчивые способы производства более экологичной продукции. Ферменты используются в разных отраслях — от пищевой промышленности и производства напитков до фармацевтики и косметики. Например, при производстве бумаги целлюлозу можно обрабатывать природным ферментом ксиланазойвместо отбеливателя, который дорого стоит и загрязняет окружающую среду.
ИИ-технология RXN for Chemistry, основной движок системы RoboRXN, работает на основе метода преобразования, используя нейронное машинное обучение для предсказания наиболее вероятного результата химической реакции. Это достигается путем преобразующего перевода с одного «языка» (реактивы и реагенты) на другой (продукты) с использованием последовательностей символов, называемых системой упрощенного представления молекул в строке ввода (SMILES) для описания химических веществ. Затем оптимизированные рецепты и регламенты синтеза используются в качестве исходных данных для RoboRXN, автоматизированной платформы для синтеза молекул. ИИ-система также оснащена архитектурой для ретросинтеза, где вместо предсказания исхода возможной химической реакции (прямые предсказания) процесс идет в обратном порядке: определяются химические вещества, необходимые для создания целевой молекулы.
По данным IBM, точность лаборатории RoboRX в предсказании химических реакций достигает 90% и выше. По состоянию на начало декабря платформа имеет более 29 тыс. пользователей и накопила более 5 млн предсказаний по реакциям.
2020: Анонс IBM RoboRXN - ИИ-платформы для создания лекарств
В конце августа 2020 года IBM представила бесплатную ИИ-платформу для создания лекарств. Решение под названием IBM RoboRXN, обеспечивающее моделирование возможных химических реакций, позволяет ученым оценить вероятную пользу нового лекарственного средства, а значит, ускоряет их разработку и вывод на рынок. Как утверждает производитель, для выявления и вывода на рынок нового лекарства в среднем требуется 10 лет и не менее $10 млн. Цель IBM RoboRXN - сократить эти затраты до одного года и $1 млн.
IBM RoboRXN объединяет облачные технологии, искусственный интеллект и автоматизацию оценки сложных реакций органической химии, которые могут проложить путь к открытиям новых лекарств. Любой химик, подключенный из дома или с работы к платформе, может предложить для оценки любую молекулу. RoboRXN порекомендует оптимальные научные маршруты и лучший исходный материал, доступный на рынке. Затем RoboRXN самопрограммируется для «удаленного выполнения экспериментов в автономной лаборатории». RoboRXN может использовать инструкции из опубликованной литературы или самостоятельно рекомендовать условия для проведения эксперимента.
Для этой задачи были обучены три модели искусственного интеллекта. Первая модель использует ретросинтетический анализ и определяет «ингредиенты», включая коммерчески доступные предшественники. Вторая и третья модели фокусируются на возможностях синтеза, используя набор данных, уже опубликованных в литературе и патентах. После завершения процесса химического синтеза автоматически создается аналитический отчет, который поможет химикам продолжить свои исследования.
В ходе тестов IBM оценила уровень точности ИИ-платформы на 90%, и хотя загадка черного ящика - никто не знает, как алгоритм ИИ принимает решения - все еще остается, команда старается повысить прозрачность алгоритма, чтобы добиться доверия конечных пользователей.[1]
