Új kor újságai a gyógyszerek és anyagok fejlesztésében egy előrehajló AI rendszerrel történő precíz optimitációja
A mesterséges intelligencia egy forradalomot jelent a molekuláris modellálásban és struktúra-optimitációs területen. A hagyományos módszerekkel történő kutatás és fejlesztés úgynevezett új anyagok kidolgozása időigényes volt, és jelentős számítógépes erőforrásokat igényelt. A fejlett AI rendszerek megjelenése azonban új lehetőségeket nyitott a jelentős gyorsulással és finomítással ezen folyamatban. Az AI segítszelméletű hozzájárulhat az összehasonlításra, a tulajdonságok megadására és a struktúra-optimitációs javaslatok megbecsülésére.
A rendszer több fejlett gépi tanulási technológiát használ, beleértve a mély neurális hálózatokat, gráf konvexiális hálózatokat és erős tanításos tanulást. Ezek a technológiák nemcsak gyors modellálását, hanem a molekulák tulajdonságainak, stabilitásának és más anyagokkal való interakcióik megadásának is lehetővé teszik. A tanulási adatokból szerezhető tapasztalatok segítségével a rendszer képes azonosítani a emberi kutatók által elhanyagolt minták és kapcsolódásokat.
Az AI-asszisztens modellálási segítszelméletű bevezetése fontos előnyeket hoz a kutatási csapatok számára. A gyógyszeripar, anyagkutatás és vegyügyipar területeken is alkalmazható ez a technológia. A rendszer jelentős időt ment meg a új anyagok kidolgozásának, csökkenti a laboratóriumi tesztelés költségeit és növeli a kutatási projekt sikertartamát. Az automatizálás a rutin feladatokkal járó munka is lehetővé teszi, hogy a kutatók a kreatív és stratégiai oldalakra koncentráljanak.
A molekulák tulajdonságainak előrejelzése
Magasabb sikertelenség a klinikai vizsgálatokban
A beállítás első szakaszában részletes elemzésre kerül a jelenlegi kutatási folyamatok, és meghatározódik az AI segítségével legnagyobb értékkel hozható fel terület. Ezt tartalmazza a rendelkezésre álló adatok és infrastruktúra auditját, célkitűzést és integrációs tervek kialakítását.
Nevelés és alkalmazkodás
Az AI segítségével precíznek megpróbálják előrejelezni az molekulák tulajdonságait és a biológiai célokkel való interakcióikat. A rendszer kiterjedt adatbázisokat elemzi, javasol potenciális új struktúrákat, és minősítik őket a legnagyobb hatékonyságérték és minimált mellékhatások szempontjából. Ez az megközelítés csökkenti a új gyógyszerek felfedezési szakaszát több évből a hónapokba.
First year after implementation
First two years
Az implementációs első év
Az AI segítszerűség fejlett gépi tanulási algoritmusok használatával rendelkezik, amelyek a molekulák struktúrájának és kísérleti eredményeinek nagy léptékű adatbázisainak felkészítésén alapulnak. A rendszer különböző tanítási módszereket használ, beleértve a mély neurális hálókat és gráf konvexióos hálókat, amelyek képesek az anyagmolekula struktúrájának és tulajdonságainak összetett kapcsolatainak megfigyelésére. A folyamatos tanulás új adatokból a pontosság javítása folyamatban marad. A validációs vizsgálatok mutatták, hogy a molekulák tulajdonságainak megjövendő előrejelzései az 95%-os egyezési arányig érhetnek el a kísérleti adatokkal, ami jelentős felemlegességhez vezet a hagyományos modellezési módszerekkel szemben.
Az AI segítszerűség hatékony működéséhez magas teljesítménysúlyos számítógépes infrastruktúra szükséges, amely legalább minőségű szerverekkel rendelkezik magas számítási erővel és elegendő RAM-vel. A rendszer képes a helyi infrastruktúrával való futtatásra és a felhőben is működni. A minimum ajánlott konfiguráció beleérti az utolsó generációs multi-kore processzorokat, legalább 128 GB RAM-ot és erős GPU egységeket a számítási gyorsulás növelésére. Magassebességű tárhelyekkel terabytes méretben vannak rendelkezésre az adatok tárolásához. Stabil magassebességű hálózati kapcsolódás fontos, különösen a felhőszolgáltatások használatakor vagy amikor több kutatói helyen együttműködnek.
A kutatási adatok biztonságának garantálására többlépcsős biztonsági rendszer használatos. Mind a transzmisszióban, mind a tárhelyen az adatok kódolva vannak, az úttörő kriptográfiai módszerek felhasználásával. A rendszer szigorú szerepkapcsolási ellenőrzést és kettős hitelesítést használ. Reguláris biztonsági auditok és hozzáfér-keresés garantálják a potenciális biztonsági fenyegetések időben történő felfedezését. Automatikus adatmentés az eszközökön keresztül, amelyekkel a rendszer rendelkezik, és a többi pontban való visszaállítás lehetősége is van. A rendszer megfelel mind a GDPR-nak, mind a farmakológiai kutatási specifikus szabályoknak.
Az adótervezési időszak (ROI) az AI segítszerűségnek általában 12-18 hónap között van, a kutatóegyetem méretével és a beállítások számával függően. A legfontosabb megtakarítások az erőforrások csökkentéséből (60-70%), a laboratóriumi teszteléshez való kisebb szükségéből (40-50%) és a kutatási projekt sikertartamának növeléséből (30-40%). További pénzbeli előnyök vannak azokban, hogy párhuzamos tesztelést végezhetünk nagyobb számú molekulavariánsnak és csökkentett emberi erőforrás-költségekkel. Különleges esetek mutatták, hogy a közepes méretű kutatási projekt esetén a megtakarítások több millió forintba is érhetnek el az első évben.
Az AI segítszerűség beállítása az egyéni laboratóriumi rendszerekkel standardizált API interfészek és szpecializált csatlakozók használatával történik. A rendszer támogatja a közösen használt adattípusokat, például MOL, PDB és SMILES, és kapcsolódhat laboratóriumi információs menedzsment rendszerekhez (LIMS), kémiai adattármenedzsment rendszerekhez és más szpecializált szoftverekhez. A beállítás során automatikus munkafolyamatok létrehozása történik a adatátvételre, eredmények ellenőrzésére és jelentések készítésére. Fontos része az adattár szinkronizálásának és a mindennapi rendszerek közötti adategységesség biztosításának.
Az AI segítszerűség többéves customizációs opciókat kínál olyan kutatási területekhez és az adott szervezet specifikus igényeinek megfelelően. A rendszer adaptálható konfigurálható modulokkal, amelyek különböző típusú molekulai elemzések, különleges számítási módszerek vagy custom validációs protokollok használatával történnek. A felhasználók meghatározhatják a molekulák optimalizálásához való paramétereket, létrehozhatnak különleges munkafolyamatokat és megváltoztathatják az eredmények megjelenítési módszerét. Ezenkívül tartalmaz egy integrációs opció a custom algoritmusok és gépi tanulási modellek, amelyeket a szervezet specifikus adattárházainak felhasználásával edzhetnek be.
A rendszer erőteljes eszközökkel a csapatmunkra rendelkezik, beleértve a projektek közötti osztozást, molekulák modelljeinek verzióinak kezelését és eredményekre történő komentálásra és annotálásra. Az integrált értesítési rendszer garantálja, hogy minden csapattag tudjon a fontos változásokról és a projekt haladásáról. A platform képes simultán munka több felhasználóval azonos projektben, automatikus szinkronizációval és konfliktus elkerüléssel. Továbbá lehetőség van arra, hogy a eredményeket és jelentéseket külső együttműködőkkel osztozzanak, míg a szenszitív adatok ellenőrzését és kontrollját fenntartják.
Az AI segítszerűség folyamatos méretezésre tervezve van, mind vertikális (teljesítménysúlyos növelése), mind horizontális (helyi hozzáadás) szempontból. A rendszer automatikusan optimalizálja a rendelkezésre álló számítási erőforrások használatát és a többi számítógépes kapacitás hozzáadását az aktuális igények szerint. A felhőalapú architektúra lehetőséget teremt dinamikus erőforrás-kozgabosztásra a jelenlegi munkavoltág alapján. A moduláris struktúra a rendszerben lehetővé teszi a fokozatos hozzáadás új funkciókhoz és kapacitás növeléshez az adatok nagyobb mennyiségének vagy összetettebb számítások elvégzésére.
A rendszer folyamatos tanulást használ és modellfrissítéseket végez új adatok és kutatási eredmények alapján. Az általános frissítések a legújabb tudományos publikációkat és kísérleti adatokat tartalmaznak számos forrásból. A változtatási protokollok garantálják, hogy az új modellverziók jobb vagy legalább ennyire jó eredményeket érnek, mint a korábbi verziók. A rendszer automatikusan összehasonlítja a megfogalmazásokat a kísérleti eredményekkel és ezt a visszajelzést használja tovább fejlesztve a modell pontosságát.
A rendszer támogatási szolgáltatása 24/7 technikai segítséget nyújt a kritikus problémák megoldásához és reguli fenntartást tartalmaz. Egy szakértői csapat tanácsokat ad a rendszer használata optimalizálásához és különleges kutatási feladatok megoldásához. Reguli frissítések garantálják az újabb funkciók és biztonsági patchek bevezetését. A támogatás továbbá tartalmaz tudományos adattár-hoz való hozzáférést, amelyben részletes dokumentáció, oktatási anyagok és legjobb gyakorlatok példái vannak. A felhasználók rendelkeznek reguli oktatói műhelyekkel és webináriumokkal, amelyek a új funkciók és a fejlett rendszer használatot tartalmazzák.
Együtt fedezzük fel, hogyan forradalmasíthatja az AI a folyamatait.