• Ученые из ИОХ РАН создали компьютерный алгоритм для оценки сложности молекул.
• Алгоритм имитирует мышление исследователя и облегчает создание новых веществ и материалов.
• Технология может использоваться в дизайне лекарств и анализе больших данных.
• ИИ не так легко справляется с задачами, которые решаются интуитивно, например, оценка сложности молекул.
• Ученые успешно передали искусственному интеллекту знания живых людей и научили его оценивать сложность молекул на основе опыта.
• Новая технология успешно прошла испытания и показала ценные результаты при решении разных задач.
• Возможности ИИ уже позволяют использовать его для решения отдельных химических задач.
• Разработка ученых из ИОХ РАН - первый случай, когда модель машинного обучения копирует интуицию ученого, а не действует по четкой инструкции.

«Мы не создавали принципиально новый подход машинного обучения с нуля, а взяли проверенный и эффективный готовый алгоритм для задач ранжирования под названием Gradient Boosted Decision Trees (GBDT, градиентный бустинг на деревьях решений), точнее, его современную реализацию YetiRank из библиотеки CatBoost, — пояснили ученые. — Это опробованный подход в машинном обучении: взять мощный, хорошо зарекомендовавший себя движок и обучить его на собственных уникальных данных. Образно говоря, мы не стали изобретать новый тип автомобиля, а взяли готовую машину с отличным надежным двигателем и обучили ее ездить по специальной химической карте, составленной экспертами».