Молекулярный набор данных A-i-ye

Молекулярный набор данных A-i-ye

Молекулярный набор данных A-i-yi-of Ai-with революционизирует исследования, оснащая ученым революционным, крупномасштабным набором инструментов с открытым исходным кодом, разработанным специально для применений искусственного интеллекта в области химии и материаловедения. Этот набор данных, составляющий более 120 000 атомистических траекторий на уровне квантового уровня, является одним из самых полных ресурсов, доступных на сегодняшний день. Для исследовательских групп, стремящихся к моделированию химического поведения или разработки новых материалов и фармацевтических препаратов, этот набор данных открывает повышенную точность и масштабируемость. При поддержке выдающихся исследовательских институтов проект не только поощряет воспроизводимый научный исследование, но и заставляет исторический разрыв между квантовыми вычислениями и машинным обучением в химии.

Ключевые выводы

• Этот молекулярный набор данных A-i-yi-lecement содержит более 120 000 атомистических траекторий, полученных из расширенных расчетов квантового уровня.
• Приспособленная для исследований, основанных на искусственном интеллекте, он дает возможность прорывам в области вычислительной химии, материаловедения и открытия лекарств.
• Как ресурс с открытым исходным кодом, он повышает воспроизводимость и доступность для академических и промышленных исследователей по всему миру.
• Построенный с масштабируемой архитектурой, он рассматривает ограничения, обнаруженные в более ранних наборах данных, таких как QM9 и MD17.

Что делает этот набор данных «готовым»?

В отличие от предыдущих молекулярных наборов данных, которые обычно были узкими по объему или запатентованному, недавно введенный молекулярный набор данных AI-готового молекулярного данных оптимизирован для обучения и проверки моделей машинного обучения в химии. С более чем 120 000 атомистических траекторий, каждый из которых получен из квантовых расчетов с высокой точностью, таких как теория функционала плотности (DFT), набор данных предлагает подробную информацию о молекулярных конформациях и динамическом поведении в различных условиях.

Эти атомистические траектории охватывают огромный диапазон химического пространства, предлагая как пространственные (3D-геометрия, длину связей, углы) и временные (зависимые от времени) данные. Гранулярность этой информации жизненно важна для нейронных сетей, направленных на предсказание механизмов реакции, молекулярных энергий и реакционной способности при моделируемых экспериментальных сценариях.

Структура и доступность: внутри набора данных

Набор данных полностью открыт и поставляется в структурированных форматах, предназначенных для простоты проглатывания в инструменты машинного обучения. Файлы организованы с использованием форматов HDF5 и JSON, в сопровождении метаданных, которые включают молекулярные идентификаторы, атомные индексы, силовые поля и термодинамические состояния. Каждая траектория включает в себя:

• Атомные положения и скорости с течением времени
• Энергетические состояния, полученные из механики квантового уровня
• Силы, действующие на атомы во время моделирования
• Условия температуры и давления, где применимо

Этот надежный стандарт метаданных гарантирует, что набор данных плавно интегрируется в обычные рабочие процессы ML, включая Tensorflow, Pytorch и другие платформы глубокого обучения. Исследователи могут получить доступ к нему через общедоступный API, инструменты командной строки или специальные порталы данных, совместимые с справедливыми принципами данных (находки, доступный, совместимый, многократный).

Трансформирующие приложения в разных отраслях

Включив точное молекулярное моделирование, этот набор данных ускоряет инновации в нескольких областях:

Фармацевтические препараты

Трубопроводы обнаружения лекарств получают выгоду от моделей искусственного интеллекта, обученных различным конформационным данным. Это облегчает виртуальный скрининг, прогнозирование сродства связывания и идентификацию биологически активных соединений, все с меньшим количеством экспериментов с влажными лаборами. Узнайте больше о том, как ИИ в разработке лекарств продвигает фармацевтические исследования, используя такие наборы данных.

Материаловая наука

Приложения включают в себя проектирование коррозионных сплавов, высокоэффективных батарей и наноматериалов с программируемыми свойствами. Модели ИИ теперь могут моделировать производительность материала в атомных масштабах, используя этот комплексный набор данных.

Катализ и зеленая химия

Набор данных обеспечивает оптимизацию каталитических циклов путем прогнозирования промежуточных продуктов реакции и переходных состояний. Это поддерживает экологически чистые маршруты синтеза, соответствующие целям устойчивости в химической промышленности.

Сравнение с существующими наборами данных

Экспертное понимание воздействия и усыновления

По словам доктора Рави Шаха, вычислительный химик в Национальном квантовом институте:

«Этот набор данных знаменует собой поворотный момент в том, как мы обучаем модели искусственного интеллекта для реальных химических применений. Он уменьшает время обучения и повышает точность задач, начиная от моделирования пары электронов до прогнозов синтеза лабораторного масштаба».

Исследователи из Eth Zurich и MIT начали интегрировать набор данных в свои графические нейронные сети и модели, основанные на внимании для прогнозирования материала. Ранние отчеты о сравнении указывают на 17 -процентное улучшение точностью модели по сравнению с использованием только QM9. Широкая применимость и сильные повышения производительности предполагают, что этот набор данных вскоре может быть принят в руководящих инициативах ИИ, в том числе таких как первое лекарство, разработанное в области ИИ в испытаниях человека.

Часто задаваемые вопросы: решение общих вопросов

Для чего используются наборы данных молекулярного моделирования?

Они предоставляют данные, необходимые для моделирования атомных и молекулярных взаимодействий, используемых в таких задачах, как скрининг кандидатов на лекарства, оптимизация реакции или проектирование новых материалов.

Как ИИ помогает в молекулярном моделировании?

ИИ ускоряет прогнозы молекулярных свойств и реактивности, учится на крупных наборах данных. Он устраняет многие ресурсные квантовые расчеты и экстраполирует поведение по сравнению с невидимыми молекулами. Узнайте больше о том, как ИИ находит новые лекарства с помощью расширенных методов прогнозирования.

Что такое данные по атомистической траектории?

Это записи временных рядов позиций, скоростей и сил для каждого атома в молекуле во время симуляции. Они имеют решающее значение для понимания молекулярной динамики и термодинамических свойств.

Каково значение наборов данных с открытым исходным кодом в научных исследованиях?

Открытые наборы данных способствуют прозрачности и воспроизводимости. Они делают передовые инструменты, доступные для глобальных исследователей, поощряя инновации в коммерческом и академическом секторах. Такие усилия, как сотрудничество Гарварда с Openai, подчеркивают стремление к обмену данными в научных открытиях.

Перспективы на будущее

Эта инициатива иллюстрирует будущее вычислительной химии с AI. По мере того, как наборы данных растут в сложности и размере, они меняют равновесие между теоретическим моделированием и практическими экспериментами. Объединяя модели машинного обучения с точностью квантового уровня, этот набор данных прокладывает путь для более быстрых, более устойчивых научных открытий. Независимо от того, используется ли при разработке топлива с нулевым выбросом или в приложениях на основе геномики, его широкая утилита очевидна.

Постоянное сотрудничество планирует постоянно расширять набор данных, интегрируя более разнообразные соединения, зависимые от температуры пути и промежуточные продукты реакции. Включение механизмов обратной связи с пользователями и стандартизированных API будет дальше снизить барьеры для принятия.

Ссылки