КАРТОЧКА
ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ
Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.
ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ
Номер 22-21-00929
НазваниеПлатформа искусственного интеллекта для исследования химического пространства
РуководительСоснин Сергей Борисович, кандидат наук (признаваемый в РФ PhD)
Организация финансирования, регион Автономная некоммерческая образовательная организация высшего образования «Сколковский институт науки и технологий», г Москва
| Период выполнения при поддержке РНФ | 2022 г. - 2023 г. |
Конкурс№64 - Конкурс 2021 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований малыми отдельными научными группами».
Область знания, основной код классификатора 01 - Математика, информатика и науки о системах, 01-201 - Искусственный интеллект и принятие решений
Ключевые словахимическое пространство, qsar/qspr ,хемоинформатика, ИИ в химии, глубокое обучение с подкреплением, генеративные модели в химии
Код ГРНТИ31.01.77
СтатусЗакрыт досрочно
ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ
Аннотация
Данный научный проект направлен на создание универсального инструмента для вычислительного исследования и визуального анализа химического пространства с использованием методов глубокого обучения. Мы планируем создать единую платформу для визуализации химического пространства, прогнозирования свойств органических соединений и генерации структур с заданными свойствами. В настоящее время инвестиции в область вычислительного исследования и поиска новых лекарственных средств растут экспоненциально. Этому способствуют два фактора: Первое, это высокая эффективность искусственного интеллекта в различных областях науки и техники, второе, это потребность человечества в новых лекарственных средствах. Данная потребность, в более чем доступной форме была продемонстрирована в 2020-2021 годах в связи с эпидемией коронавируса. Тем не менее, потенциал использования методов искусственного интеллекта в органической медицинской химии еще полностью не раскрыт. В рамках настоящего проекта мы планируем разработать ряд методов для визуального исследования химического пространства, и генеративных моделей для генерации новых структур с заданными свойствами лежащими в желаемых областях химического пространства. Более того, все разработанные методы будут интегрированы в единую платформу, что позволит химикам “в один клик” использовать весь набор инструментов.
Ожидаемые результаты
1. Новые методы и инструменты для визуализации химического пространства на базе параметрического t-SNE Мы планируем разработать методы визуализации в пространстве 3D дескрипторов, в пространстве свойств органических соединений, а также в комбинированных пространствах структурная близость + свойства органических соединений (экспериментальные или спрогнозированные). Это позволит химикам исследовать химическое пространство наиболее наглядным образом.
2. Новые методы и инструменты генерации структур органических соединений с заданными свойствами и лежащих в интересующих исследователя областях химического пространства с использованием нейросетей типа Трансформер. Это позволит улучшить качество генерации структур и даст химикам инструмент не только для анализа существующих химических соединений но и для интерактивного создания новых структур с заданными свойствами.
3. Все разработанные модели и методы будут интегрированы в существующую online платформу и будет предоставлен свободный доступ химикам со всего мира
ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ