Нейронную сеть научили распознавать химические формулы из научных статей
Исследователи из основанного в Сколтехе стартапа «Синтелли», МГУ имени Ломоносова и Университета «Сириус» разработали решение на базе нейронной сети для автоматического распознавания химических формул на сканах научных статей.
Статья с описанием исследования опубликована в научном журнале Chemistry-Methods, выпускаемом издательством Европейского химического общества. Человечество вступает в эпоху искусственного интеллекта, и химия здесь не исключение. Современные методы глубокого обучения всецело базируются на больших объемах качественных данных, которые необходимы для обучения нейросетей.
Хорошая новость: химические данные «не стареют». Даже если какое-то соединение было синтезировано, скажем, в начале XX века, информация о его структуре, свойствах и методах синтеза остается актуальной по сей день. Даже в наши дни всеобщей цифровизации нельзя назвать редкостью случай, когда химику-органику приходится искать по библиотекам оригинальный научный журнал или диссертацию, изданную в начале XX века, скажем, на немецком языке, чтобы получить информацию о малоизученной молекуле.
Но есть и плохая новость: не существует единого стандарта представления химических формул. Химики привыкли использовать множество приемов сокращения записи известных химических групп. Например, вместо рисунка трет-бутильной группы могут использоваться несколько вариантов обозначений: tBu, t-Bu или tert-Bu. Что еще хуже, часто целую группу похожих соединений записывают в виде шаблона с символами-заместителями (R1,R2), но сами расшифровки заместителей могут быть приведены где угодно: в таблицах, схемах, в тексте статьи, в приложениях к статье.
Добавьте сюда различные стили отрисовки в различных журналах, традиции и привычки химиков, изменения стилей рисования с течением времени. Все это приводит к тому, что иногда даже химики-эксперты теряются в попытках расшифровать «химический кроссворд» из очередной статьи. Для алгоритма эта задача и вовсе кажется неразрешимой.
Однако в руках у исследователей уже был опыт применения мощного инструмента для решения схожих задач — нейросети «Трансформер», предложенной компанией Google для машинного перевода с одного языка на другой. Вместо этого коллектив решил «переводить» изображение молекулы или молекулярного шаблона в специально разработанное текстовое представление этого шаблона. Это представление исследователи назвали Functional-Group-SMILES.
К большому удивлению авторов работы, нейросеть оказалась способна выучить практически все, если выбранный стиль отображения был представлен в обучающем наборе данных. Однако «Трансформер» сам по себе требует десятки миллионов примеров для обучения. Вручную вырезать из журналов столько химических формул просто невозможно. Тогда исследователи решили посмотреть на проблему под другим углом: сделать генератор данных, который будет создавать случайные молекулярные шаблоны комбинируя различные фрагменты молекул и стили отрисовки.
«Наше исследование наглядно демонстрирует сдвиг парадигмы в области оптического распознавания химических структур. Если раньше исследователи работали над тем, как распознать молекулярные структуры, то, благодаря уникальной производительности нейросетей типа „Трансформер“, возможно полностью сфокусироваться именно на создании генератора искусственных примеров, имитирующих большинство возможных стилей отрисовки молекулярных шаблонов.
Наш алгоритм комбинирует молекулы, функциональные группы, шрифты, стили и даже погрешности печати, фрагменты других молекул, фрагменты аннотаций и так далее. Даже химику будет тяжело сказать, была ли молекула взята из существующей статьи или ее рисунок создан нашим генератором», — говорит Сергей Соснин, руководитель исследования и основанного в Сколтехе стартапа «Синтелли».
Исследователи надеются, что метод станет важнейшим шагом на пути к химической системе искусственного интеллекта, которая будет способна «читать» и «понимать» статьи не хуже высококвалифицированного химика.
Telegram 
Дзен 
VK Кит живет двести лет, умеет пробивать головой полуметровый лед и поет океанский джаз голосом несмазанной дверной петли. Охотоморские гренландские киты — это не просто многотонные ледоколы. Это древние узники, которые остались жить в Охотском море со времен последнего оледенения. Это счастливцы, которые смогли пережить гарпуны китобоев XIX-XX веков, но сегодня уязвимы не меньше. Чтобы спасти этих поразительных китов, российским ученым и команде фонда «Природа и люди» приходится: считать хвосты, читать биографии по шрамам, прятать подростков от хищников, стрелять (спутниковыми метками) с парамоторов и тяжелых дронов. Рассказываем, как устроена жизнь гренландских китов России и кто помогает им не исчезнуть навсегда с лица планеты.
Деревья растут и люди стареют не потому, что идет время, а из-за происходящих внутри них процессов. Но можно ли сказать, что именно эти процессы порождают время? Ученый создал маленькую Вселенную, в которой дела обстоят именно так.
Ученые выяснили, что золото владеет уникальной «техникой самообороны», которая защищает его от потускнения. Оказалось, атомы на поверхности этого металла способны самостоятельно перестраиваться в особые защитные структуры. Такой невидимый барьер блокирует контакт с кислородом и подавляет процесс окисления в триллион раз эффективнее, чем поверхность любого другого металла.
Кит живет двести лет, умеет пробивать головой полуметровый лед и поет океанский джаз голосом несмазанной дверной петли. Охотоморские гренландские киты — это не просто многотонные ледоколы. Это древние узники, которые остались жить в Охотском море со времен последнего оледенения. Это счастливцы, которые смогли пережить гарпуны китобоев XIX-XX веков, но сегодня уязвимы не меньше. Чтобы спасти этих поразительных китов, российским ученым и команде фонда «Природа и люди» приходится: считать хвосты, читать биографии по шрамам, прятать подростков от хищников, стрелять (спутниковыми метками) с парамоторов и тяжелых дронов. Рассказываем, как устроена жизнь гренландских китов России и кто помогает им не исчезнуть навсегда с лица планеты.
Ученые выяснили, почему интервальное голодание для многих оказывается эффективнее обычных диет. Исследование показало, что ограничение времени для приема пищи избавляет худеющего от изнуряющего ощущения жесткого контроля и при этом позволяет сбросить ровно столько же, сколько при скрупулезном подсчете калорий.
Деревья растут и люди стареют не потому, что идет время, а из-за происходящих внутри них процессов. Но можно ли сказать, что именно эти процессы порождают время? Ученый создал маленькую Вселенную, в которой дела обстоят именно так.
Вселенная может оказаться «замкнутой» глобальной структурой, где свет от далеких галактик способен возвращаться к наблюдателю с разных направлений. Именно такой сценарий не удалось исключить авторам нового масштабного обзора. Проверить его предсказания астрономы смогут уже в ближайшие годы.
Ученые впервые на молекулярном уровне доказали, что обычная вода одновременно состоит из двух разных жидких состояний — более плотного и менее плотного, которые непрерывно сменяют друг друга. Раз молекулярная «двойственность» действительно существует, это подтверждает спорную 30-летнюю гипотезу. Новое открытие поможет, наконец, объяснить десятки «странных» физических аномалий воды, включая ее расширение при замерзании и парадоксальное изменение вязкости под давлением.
Американские ветеринары установили, что длина шага передних лап у пожилых собак отражает возрастные изменения в работе мозга. Когда у собак развивается деменция, шаги их передних лап становятся короче, причем эта связь не зависит от хронической боли в суставах.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно