Анализ решений обратной задачи поиска отношения «Структура-Активность» (QSAR) на базе глубоких нейронных сетей

Аннотация

Искусственный интеллект (ИИ) - тема, интенсивно обсуждаемая и применяемая во многих областях. Методы машинного обучения (Machine Learning, ML) относятся к числу подходов ИИ, одним из которых является глубокое обучение (Deep Learning, DL) использующее глубокие нейронные сети (Deep Neural Network, DNN). По сравнению с другими методами машинного обучения DL показывает хорошую эффективность и перспективы в области анализа изображений и обработки языка. В 1989 г. группой ученых Баскин И.И., Гордеева Е.В., Девдариани Р.О., Зефиров Н.С., Палюлин В.А., Станкевич М.И. впервые была сформулирована обратная задача в проблеме «структура-свойство», суть которой заключается в поиске структур химических соединений, обладающих свойствами, лежащими в пределах заранее заданных интервалов.