Как нейросеть «видит» молекулу?
#наука_мгу
Ученые Центра ИИ МГУ разработали метод MolgraphX, позволяющий объяснять решения графовых нейронных сетей при анализе молекул. Подход учитывает симметрию молекулярных структур и определяет вклад отдельных атомов и фрагментов в прогнозы модели, делая результаты работы искусственного интеллекта более интерпретируемыми для исследователей.
Тестирование на наборах данных с органическими молекулами показало, что MolgraphX точнее выделяет химически значимые фрагменты по сравнению с существующими методами, сохраняя высокую вычислительную эффективность. Объяснения, полученные с помощью нового метода, лучше соответствуют химической логике и могут быть востребованы при исследовании свойств веществ, поиске новых соединений, разработке материалов и лекарственных препаратов.
Подробнее – на сайте.