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인공 지능으로 분자의 '지문' 계산건강과 과학/과학기술 2022. 6. 16. 08:26
인공 지능으로 분자의 '지문' 계산
날짜:
2022년 6월 14일
원천:
Helmholtz-Zentrum Berlin für Materialien und Energie
요약:
기존 방법을 사용하면 더 큰 분자의 스펙트럼 지문을 계산하는 데 매우 시간이 많이 걸립니다. 그러나 이것은 실험적으로 얻은 데이터를 올바르게 해석하기 위한 전제 조건입니다. 이제 팀은 자체 학습 그래픽 신경망을 사용하여 훨씬 더 짧은 시간에 매우 좋은 결과를 얻었습니다.
기존 방법을 사용하면 더 큰 분자의 스펙트럼 지문을 계산하는 데 매우 시간이 많이 걸립니다. 그러나 이것은 실험적으로 얻은 데이터를 올바르게 해석하기 위한 전제 조건입니다. 이제 HZB의 팀은 자체 학습 그래픽 신경망을 사용하여 훨씬 더 짧은 시간에 매우 좋은 결과를 얻었습니다.
HZB의 Annika Bande PD 박사는 "대체로 수천 개의 원자로 구성된 거대 분자뿐만 아니라 양자점은 DFT와 같은 기존 방법을 사용하여 미리 계산하기가 거의 불가능합니다."라고 말했습니다. 그녀는 이제 그녀의 팀과 함께 인공 지능의 방법을 사용하여 컴퓨팅 시간을 단축할 수 있는 방법을 조사했습니다.
아이디어: "그래픽 신경망" 또는 GNN 그룹의 컴퓨터 프로그램은 스펙트럼 응답을 결정하는 작업과 함께 입력으로 작은 분자를 받습니다. 다음 단계에서 GNN 프로그램은 계산된 스펙트럼을 알려진 대상 스펙트럼(DFT 또는 실험)과 비교하고 그에 따라 계산 경로를 수정합니다. 라운드를 거듭할수록 결과는 더 좋아집니다. 따라서 GNN 프로그램은 알려진 스펙트럼의 도움으로 스펙트럼을 안정적으로 계산하는 방법을 스스로 학습합니다.
"우리는 5개의 최신 GNN을 훈련했으며 그 중 하나인 SchNet 모델을 사용하여 엄청난 개선을 달성할 수 있음을 발견했습니다. 정확도가 20% 증가하고 이는 계산 시간의 극히 일부에 불과합니다."라고 제1저자인 Kanishka Singh가 말했습니다. Singh는 HEIBRiDS 대학원에 재학 중이며 서로 다른 배경을 가진 두 명의 전문가, 즉 컴퓨터 과학 전문가인 베를린 훔볼트 대학의 Ulf Leser 교수와 이론 화학자 Annika Bande의 지도를 받고 있습니다.
"최근에 개발된 GNN 프레임워크는 훨씬 더 잘할 수 있습니다."라고 그녀는 말합니다. "그리고 수요가 매우 높습니다. 따라서 우리는 이 연구 라인을 강화하고자 하며 여름부터 Helmholtz 프로젝트 "X선 흡수 분광법을 위한 설명 가능한 인공 지능"의 일환으로 이에 대한 새로운 박사후 과정을 만들 계획입니다. "'건강과 과학 > 과학기술' 카테고리의 다른 글
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