Araştırmacılar yapay zekanın; organik kimyayı atom ve moleküller yerine kelime ve cümleler şeklinde düşünerek, kimyasal tepkileri tahmin etmesini sağlayan bir yol geliştirdi.
ArXiv’de IBM araştırmacıları tarafından yayınlanan ve bu haftaki Neural Information Processing Systems (NIPS) konferansında sunulan bir makalede araştırmacılar; reaksiyon öngörülerini bir çeviri problemi olarak ele alarak, (daha önceki modellerde mümkün olan oranla) doğru tepkiyi ortaya çıkardıklarını gösteriyor.
Araştırmacılar sezgisel olarak; bir kimyagerin bileşiği anlayışı ile bir dil konuşmacısının sözcüğü anlaması arasında benzetme olduğunu belirtiyor.
Araştırmacılar; makine çevirisinde sıklıkla yararlanılan bir sinir ağı kullanarak, sistemi 395.496 reaksiyon içeren bir veri seti üzerinde eğitti. Bu veriden sinir ağı; görünmeyen bileşiklerin öngörülmesi için reaksiyonların “sentaksını*” öğrenmek durumunda kalıyor. Algoritma, araştırmacılara olası en tepedeki ilk reaksiyonların bir listesini veriyor ve tepki tahmininin yüzde 80’i doğru çıkıyor. Böylece, tepkileri altı puanla önermeye çalışan başka bir modeli de geçmiş oluyor.
Belgelendirilmemiş milyonlarca kimyasal reaksiyon vardır. Bu yüzden; bu yaklaşım ilaç keşfi gibi araştırmalara hız verilmesine yardımcı olabilir. Ancak araştırmacılar, modellere daha fazla veri eklenince, daha fazla çifte kontrol yapılması gerekeceğini söylüyor.
Araştırmacılardan Teodoro Laino, IEEE Spectrum‘a verdiği demeçte; “Bu araç organik kimyacıların yerini almak için yaratılmadı; aksine onlara yardım amaçlı kullanılacak.”
*sözdizim
