Стэнфордские физики создают искусственный интеллект, чтобы нарушить законы природы

Инновационная программа искусственного интеллекта воссоздает периодическую таблицу.

Источник: istockphoto

Представьте себе, что вы можете использовать возможности искусственного интеллекта (ИИ) для создания новых материалов, которые могут революционизировать многие отрасли промышленности, такие как фармацевтика, биотехнология, электроника, пластмассы, полупроводники, стекло, энергия, нанотехнологии, металлические сплавы, композитные материалы, керамика, оптика и многое другое. В 2018 году первопроходцы-физики из Стэнфордского университета в Пало-Альто, штат Калифорния, объявили в PNAS ( Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки ) о создании новой программы ИИ (Atom2Vec), которая смогла воссоздать периодическую таблицу. элементов – первый шаг к созданию ИИ, который может открывать новые законы природы и изобретать новые материалы и соединения [1]. Atom2Vec смог достичь этого всего за «несколько часов», по сравнению со многими столетиями, которые потребовались людям [2]. Это было достигнуто путем междисциплинарного подхода к искусственному интеллекту – применения лингвистических концепций к материаловедению.

Стэнфордские физики применили гипотезу Зеллига С. Харриса о распределительной структуре языка к атомам вместо слов. Лингвистическая концепция Харриса выдвигает идею о том, что базовые классы сущностей языка могут быть сгруппированы по поведению распределения, поскольку они, как правило, имеют сходные свойства распределения. Чтобы проиллюстрировать идею Харриса, слово «тетя» ассоциируется с «женщина», а «дядя» – с «мужчина». Возможный вектор «тетя» может быть описан как «тетя равна дядя минус мужчина плюс женщина». Опираясь на эту лингвистическую аналогию, исследовательская группа создала Atom2Vec с концепциями, взятыми из Google Word2Vec, двухслойной нейронной сети для анализа естественного языка [3].

• Ожирение: прекратить стыд, начать понимать
• Почему Кристина Блейси Форд не может вспомнить, как она вернулась домой
• Уроки животных о барьерах для женского лидерства
• Как религиозный фундаментализм захватывает мозг
• 5 действий для создания большего смысла и радости

Физики использовали «векторы атомов в качестве базовых единиц ввода для нейронных сетей и других моделей ML, разработанных и обученных для прогнозирования свойств материалов». Atom2Vec основан на преобразовании базовых единиц данных в математические векторы, которые программа AI изучает посредством распознавания закономерностей. Например, Atom2Vec удалось выяснить, что натрий и калий обладают сходными свойствами на основе общего свойства связывания с хлором.

Эта первая итерация Atom2Vec была основана на машинном обучении без присмотра. Это означает, что в алгоритм были введены непомеченные входные данные без каких-либо соответствующих выходных переменных с целью алгоритма изучить внутреннюю структуру из входных данных. В следующей версии команда воспользуется прорывом, достигнутым в искусственном интеллекте, воссоздав периодическую таблицу элементов, для разработки будущих методов лечения больных раком с более контролируемым подходом машинного обучения. Общая цель Atom2Vec 2.0 – определить оптимальные антитела с наименьшим количеством токсичности и максимальной эффективностью для атаки антигенов на раковые клетки. В попытках найти новые решения для иммунотерапии рака исследователи планируют нанести гены на математический вектор, чтобы организовать более 10 миллионов антител в организме человека. Будущее Atom2Vec будет охватывать дисциплины от химии до биологии, онкологии, иммунотерапии и медицины.

Copyright © 2018 Cami Rosso. Все права защищены.

• Красный, испуг и синий
• Человек, который рисовал нейроны
• Беременность: опыт приспособления другого
• Верь в любовь
• Являются ли современные люди единственным видом с религией?

Рекомендации

1. Чжоу Цюань; Тан, Пейже; Лю Шэньсю; Пан, Джинбо; Ян, Цимин; Чжан, Шоу-Ченг. «Изучение атомов для открытия материалов». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки (PNAS ). 26 июня 2018 г.

2. Чем, Кер. «Stanford AI воссоздает химическую периодическую таблицу элементов». Stanford News. 25 июня 2018 г.

3. Кобли, Эндрю. «Вы Word2Vec? Книжный червь нейронной сети Google » . Реестр. 13 октября 2017 г.