Играем в GOLF. Как обучить нейросети точно предсказывать геометрию молекул, используя малое число данных
Привет! Меня зовут Артем Цыпин, я исследователь в Институте искусственного интеллекта AIRI. Наша команда занимается применением глубокого обучения в науках о жизни. В сферу наших интересов входят такие задачи как поиск новых лекарственных препаратов, дизайн материалов, анализ растворимости и другие.
Как вы уже наверное догадались, мы не химики и молекулы в лаборатории не синтерзируем. Вместо этого мы учимся предсказывать их свойства на компьютерах, причём, привлекаем для этого нейросети — оказывается, так выходит сильно быстрее, чем с помощью традиционных квантовохимических пакетов.
Но, есть и обратная сторона медали: чтобы нейросеть точно предсказывала энергии молекул, ей нужно очень много данных. Однако, мы нашли способ, как сильно ослабить это ограничение, и сегодня я вам о нём расскажу.
Читать далее
#нейронные_потенциалы #оптимизация_конформаций #оптимизация_геометрии #квантовая_химия #quantum_chemistry #conformational_optimization #geometry_optimization #neural_network_potentials #molecules #dft | @habr_ai
Привет! Меня зовут Артем Цыпин, я исследователь в Институте искусственного интеллекта AIRI. Наша команда занимается применением глубокого обучения в науках о жизни. В сферу наших интересов входят такие задачи как поиск новых лекарственных препаратов, дизайн материалов, анализ растворимости и другие.
Как вы уже наверное догадались, мы не химики и молекулы в лаборатории не синтерзируем. Вместо этого мы учимся предсказывать их свойства на компьютерах, причём, привлекаем для этого нейросети — оказывается, так выходит сильно быстрее, чем с помощью традиционных квантовохимических пакетов.
Но, есть и обратная сторона медали: чтобы нейросеть точно предсказывала энергии молекул, ей нужно очень много данных. Однако, мы нашли способ, как сильно ослабить это ограничение, и сегодня я вам о нём расскажу.
Читать далее
#нейронные_потенциалы #оптимизация_конформаций #оптимизация_геометрии #квантовая_химия #quantum_chemistry #conformational_optimization #geometry_optimization #neural_network_potentials #molecules #dft | @habr_ai
Хабр
Играем в GOLF. Как обучить нейросети точно предсказывать геометрию молекул, используя малое число данных
Привет! Меня зовут Артем Цыпин, я исследователь в Институте искусственного интеллекта AIRI. Наша команда занимается применением глубокого обучения в науках о жизни. В сферу наших интересов входят...
∇²DFT — новый датасет и бенчмарк для решения задач квантовой химии с помощью нейросетей
Привет, Хабр!
Меня зовут Кузьма Храбров, я инженер‑исследователь в AIRI и занимаюсь задачами на стыке машинного обучения, квантовой химии и вычислительной биологии. Вместе с командой мы создаем новые датасеты, обучаем новые модели и придумываем методы решения как фундаментальных, так и практических задач.
В этом посте я расскажу про наш новый датасет малых молекул медицинской химии и бенчмарк графовых нейронных моделей, который мы собрали усилиями большой команды исследователей из групп «Глубокое обучение в науках о жизни» и «Прикладное NLP» AIRI, EPFL, СПбГУ, ИСП РАН и ПОМИ РАН. Кроме создания датасета квантовохимических свойств размером 220 терабайт, мы оценили, насколько хорошо современные нейронные модели решают задачи предсказания энергий и атомарных сил, оптимизации энергии и предсказания гамильтонианов. Наше исследование приняли на конференцию NeurIPS 2024 на трек Датасеты и Бенчмарки.
Приятного чтения!
Читать далее
#квантовая_химия #графовые_нейросети #бенчмарки #датасет #dft | @habr_ai
Привет, Хабр!
Меня зовут Кузьма Храбров, я инженер‑исследователь в AIRI и занимаюсь задачами на стыке машинного обучения, квантовой химии и вычислительной биологии. Вместе с командой мы создаем новые датасеты, обучаем новые модели и придумываем методы решения как фундаментальных, так и практических задач.
В этом посте я расскажу про наш новый датасет малых молекул медицинской химии и бенчмарк графовых нейронных моделей, который мы собрали усилиями большой команды исследователей из групп «Глубокое обучение в науках о жизни» и «Прикладное NLP» AIRI, EPFL, СПбГУ, ИСП РАН и ПОМИ РАН. Кроме создания датасета квантовохимических свойств размером 220 терабайт, мы оценили, насколько хорошо современные нейронные модели решают задачи предсказания энергий и атомарных сил, оптимизации энергии и предсказания гамильтонианов. Наше исследование приняли на конференцию NeurIPS 2024 на трек Датасеты и Бенчмарки.
Приятного чтения!
Читать далее
#квантовая_химия #графовые_нейросети #бенчмарки #датасет #dft | @habr_ai
Хабр
∇²DFT — новый датасет и бенчмарк для решения задач квантовой химии с помощью нейросетей
Привет, Хабр! Меня зовут Кузьма Храбров, я инженер‑исследователь в AIRI и занимаюсь задачами на стыке машинного обучения, квантовой химии и вычислительной биологии. Вместе с командой мы...
От месяцев к минутам. Как мы применяем машинное обучение для поиска перспективных литий-ионных проводников
Привет, я Артем Дембицкий, аспирант программы «Науки о материалах» и стажёр‑исследователь Центра энергетических технологий Сколтеха, а также младший научный сотрудник команды «Дизайн новых материалов» Института AIRI. Мы с коллегами используем модели машинного обучения для разработки новых материалов с улучшенными свойствами.
Недавно статья с результатами нашего исследования вышла в npj Computational materials — журнале из семейства Nature. Совместными усилиями Сколтеха и AIRI мы оценили применимость машинного обучения для ускоренного поиска литий‑ионных проводников, а также показали практический пример использования универсальных межатомных потенциалов для подбора защитных покрытий катодов твердотельных аккумуляторов.
В этой статье хотелось поделиться подробностями нашей работы, а также в целом рассказать об этих материалах и о том, как их ищут. Читать далее
#ml_for_chemistry #литий_ионные_аккумуляторы #dft #mlip #umlip #литий_ионные_проводники | @habr_ai
Привет, я Артем Дембицкий, аспирант программы «Науки о материалах» и стажёр‑исследователь Центра энергетических технологий Сколтеха, а также младший научный сотрудник команды «Дизайн новых материалов» Института AIRI. Мы с коллегами используем модели машинного обучения для разработки новых материалов с улучшенными свойствами.
Недавно статья с результатами нашего исследования вышла в npj Computational materials — журнале из семейства Nature. Совместными усилиями Сколтеха и AIRI мы оценили применимость машинного обучения для ускоренного поиска литий‑ионных проводников, а также показали практический пример использования универсальных межатомных потенциалов для подбора защитных покрытий катодов твердотельных аккумуляторов.
В этой статье хотелось поделиться подробностями нашей работы, а также в целом рассказать об этих материалах и о том, как их ищут. Читать далее
#ml_for_chemistry #литий_ионные_аккумуляторы #dft #mlip #umlip #литий_ионные_проводники | @habr_ai
Хабр
От месяцев к минутам. Как мы применяем машинное обучение для поиска перспективных литий-ионных проводников
Привет, я Артем Дембицкий, аспирант программы «Науки о материалах» и стажёр‑исследователь Центра энергетических технологий Сколтеха, а также младший научный сотрудник команды «Дизайн новых...