​​Ускорить открытие лекарств ИИ позволили уникальные данные Ученые из Инженерного колледжа Университета Карнеги-Меллона решили использовать большой объем немаркированных молекул для построения моделей машинного обучения. Такие уникальные данные обеспечивают предсказания лучше, чем у известных моделей. Исследователи создали самообучающийся ИИ, названный MolCLR с помощью графовых нейронных сетей (GNNS). Амир Барати Фаримани, профессор кафедры машиностроения: «MolCLR значительно повышает производительность моделей машинного обучения, так как использует примерно 10 млн немаркированных данных о молекулах». Читать далее: https://clck.ru/dYCrx @chemrarpharma #новости #медицина #наука