如今,人工智能算法可以通過深度學習進行非常詳盡的數據分析,從人臉識別到醫(yī)學影響分析,人工智能算法的表現已經趕上甚至超越了人的表現。不過,進行這些任務的算法通常都是在建立在對成千上萬的數據進行分析的基礎上的。因此,在數據有限的情況下,人工智能的應用受到了限制,其中的一個例子就是新藥研發(fā)領域。
最近,來自美國斯坦福大學(StanfordUniversity)的一個團隊試圖改變這一點,他們想到了使用深度學習領域中最新的分支——一次學習(oneshotlearning)。一次學習只需要少得多的數據來解決問題,這個團隊之前成功地開發(fā)過只需幾百個數據點的一次學習算法。但是,對于新藥開發(fā)來說,能夠使用的數據點可能更少,但是科研人員仍然決定進行一下嘗試。這一成果發(fā)表在《ACSCentralScience》期刊上。
為了讓算法更好地分析藥物,研究人員首先將藥物的分子結構轉化成了以原子為基礎的幾何圖形,這一步將藥物分子的內在性質轉化成了算法能夠分析的信息。隨后,科研人員讓他們的算法學習了兩組數據,一組是不同化合物的毒性數據,另一組是已獲批藥物的副作用數據。
一次學習算法在接下來的測試中展現出的潛力令研究人員感到吃驚。在第一項實驗中,算法學習了6個化合物的毒性后對另外3個化合物的毒性進行了預測,在第二項實驗中,算法學習了21個藥物的副作用后預測了另外6個藥物的副作用。在這兩項實驗中,算法預測的準確性都比隨機猜測更好。
研究人員承認,這項技術還遠沒有達到成熟的程度。目前的這個算法依賴于一種特殊的一次學習技術,它主要依賴于各個化合物的分子式和結構上的相似性進行預測。當這個算法學習了藥物的毒性數據后對副作用進行預測時,準確率就大為下降。
對于那些擔心人工智能早晚將取代人腦的人來說,這個研究團隊認為他們的算法不會出現這種情況,這個算法最終將成為化學家們的一個工具。當化學家們面對一系列候選藥物時,這個算法可以幫助他們選擇最有可能成功的那個。因為現在當化學家們需要作出選擇時,基本上都靠直覺。
除了藥物研發(fā)之外,這個算法還可以應用到其它化學領域。比如說這個團隊最近還使用這個算法預測了太陽能板的不同化學成份組合帶來的不同結果。整個算法的源代碼也在網上公開發(fā)表了。
領導這項研究的斯坦福大學化學系教授VijayPande表示:“這項研究是一次學習技術第一次被應用到藥物研發(fā)領域。機器學習技術的發(fā)展令人十分激動,現在還遠遠沒有達到這項技術的終極應用,這只是一個開端而已。”
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