(Phys.org) - Ein Forscherteam von IBM hat künstliche Intelligenz eingesetzt, um organische chemische Reaktionen vorherzusagen. In ihrem Artikel, der auf den Preprint-Server arXiv hochgeladen wurde, beschreibt die Gruppe ihren Ansatz, den sie als Verbesserung gegenüber anderen Modellen bezeichnet.

Die Vorhersage, was passieren wird, wenn Chemikalien gemischt oder auf bestimmte Weise behandelt werden, ist aufgrund aller beteiligten Variablen schwierig. Wissenschaftler wünschen sich jedoch ein Tool, mit dem dies ohnehin möglich ist, da es die Entwicklung nützlicher neuer Materialien, insbesondere von Arzneimitteln, erheblich beschleunigen würde. Bei dieser neuen Anstrengung hat das Team von IBM einen völlig neuen Ansatz für die Erstellung eines solchen Tools gewählt.

Bei dem neuen Ansatz werden chemische Reaktionen als Übersetzungsproblem behandelt, indem Elemente in Vorhersagen wie Buchstaben und Wörtern anstelle von Atomen und Molekülen umformuliert werden. Das ändert das Problem von der Vorhersage, wie Chemikalien auf die Übersetzung von Wörtern von einer Form in eine andere reagieren - ein Problem, das größtenteils von KI-Systemen gelöst wurde.

Mit einem solchen Ansatz konnte die Gruppe chemische Komponenten in ein neuronales Netzwerk einspeisen, das mit einem Datensatz von 395.496 Reaktionen trainiert wurde. Das neuronale Netz nutzte dann das, was es über frühere Reaktionen gelernt hatte, um Vorhersagen darüber zu treffen, was unter neuen Bedingungen passieren würde. In der Praxis reagierte das System auf solche Anfragen mit einer Liste der fünf möglichen Ergebnisse. Tests ergaben, dass die beste Vorhersage in 80 Prozent der Fälle richtig war, obwohl das Team sie bislang nur an Molekülen mit 150 Atomen oder weniger trainiert hat. Sie planen, weiter an dem System zu arbeiten und verfolgen derzeit das Ziel, die Genauigkeit auf 90 Prozent zu verbessern. Sie haben auch Pläne, es so zu modifizieren, dass Parameter wie Wärme, pH-Werte und Lösungsmittel einbezogen werden können. Sie stellen sich sogar eintägige Hosting-Wettbewerbe zwischen ihrem System und menschlichen Chemikern vor, um zu demonstrieren, wie gut es funktioniert.

Die Gruppe stellt fest, dass die Entwicklung eines solchen Systems nicht als Ersatz für Chemiker gedacht ist, sondern als Werkzeug, um Produkte schneller oder billiger zu entwickeln. Sie planen, das System auf einen Cloud-Server zu stellen, damit jeder, der es nutzen möchte, dies tun kann.

Das Team stellte seine Arbeit auf der dieswöchigen Konferenz über neuronale Informationsverarbeitungssysteme vor.