候选
自动识别最佳分子,降低合成成本,MIT开发分子设计决策算法框架
编辑 | 紫罗AI 在简化药物发现方面的应用正在爆炸式增长。从数十亿种候选分子中筛选出可能具有开发新药所需特性的分子。需要考虑的变量太多了,从材料价格到出错的风险,即使科学家使用 AI,权衡合成最佳候选分子的成本也不是一件容易的事。在此,MIT 研究人员开发了一个定量决策算法框架 SPARROW,来自动识别最佳分子候选物,从而最大限度地降低合成成本,同时最大限度地提高候选物具有所需特性的可能性。该算法还确定了合成这些分子所需的材料和实验步骤。SPARROW 考虑了一次合成一批分子的成本,因为多个候选分子通常可以从一
6/21/2024 6:09:00 PM
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