🔎 Исследователи из MIT разработали ИИ-алгоритм EquiBind, способный искать лекарства в 1200 раз быстрее аналогов.
По словам ученых, модель за один шаг предсказывает точное расположение молекул для «слепой стыковки» с белками без предварительного знания целевых карманов последних. Алгоритм использует геометрические рассуждения, которые помогают ему в изучении основной физики структур и прогнозировании последствий связывания с неизвестными данными, добавили они.
🗣 Исследователи планируют представить алгоритм на Международной конференции по машинному обучению (ICML). По их словам, необходимо собрать отзывы о EquiBind от специалистов в отрасли, чтобы улучшить систему.
forklog.com
#MIT #исследование
_______
Источник | #forklogAI
По словам ученых, модель за один шаг предсказывает точное расположение молекул для «слепой стыковки» с белками без предварительного знания целевых карманов последних. Алгоритм использует геометрические рассуждения, которые помогают ему в изучении основной физики структур и прогнозировании последствий связывания с неизвестными данными, добавили они.
🗣 Исследователи планируют представить алгоритм на Международной конференции по машинному обучению (ICML). По их словам, необходимо собрать отзывы о EquiBind от специалистов в отрасли, чтобы улучшить систему.
forklog.com
#MIT #исследование
_______
Источник | #forklogAI
ForkLog
ИИ научился искать лекарства в 1200 раз быстрее современных систем
Исследователи из MIT разработали модель глубокого обучения EquiBind, которая в 1200 раз быстрее аналогов связывает молекулы с белками при создании лекарств.