Innovative Lösungen für chemische Herausforderungen: Nutzung des Potenzials des maschinellen Lernens
Mit KI die chemische Forschung revolutionieren?
In einer in der Zeitschrift Engineering veröffentlichten Übersichtsarbeit untersuchen Wissenschaftler das aufkeimende Feld des maschinellen Lernens (ML) und seine Anwendungen in der Chemie. Unter dem Titel "Machine Learning for Chemistry: Basics and Applications" (Grundlagen und Anwendungen) zielt diese umfassende Übersichtsarbeit darauf ab, die Kluft zwischen Chemikern und modernen ML-Algorithmen zu überbrücken und Einblicke in das Potenzial von ML zur Revolutionierung der chemischen Forschung zu geben.
In den letzten zehn Jahren haben ML und künstliche Intelligenz (KI) bemerkenswerte Fortschritte gemacht und uns der Realisierung intelligenter Maschinen näher gebracht. Das Aufkommen von Deep-Learning-Methoden und verbesserten Datenspeicherfähigkeiten hat bei diesem Fortschritt eine entscheidende Rolle gespielt. ML hat sich bereits in Bereichen wie der Bild- und Spracherkennung bewährt und gewinnt nun auch in der Chemie, die durch komplexe Daten und vielfältige organische Moleküle gekennzeichnet ist, zunehmend an Bedeutung.
Allerdings stehen Chemiker bei der Einführung von ML-Anwendungen oft vor Herausforderungen, weil sie mit modernen ML-Algorithmen nicht vertraut sind. Chemiedatensätze weisen in der Regel eine Voreingenommenheit gegenüber erfolgreichen Experimenten auf, während eine ausgewogene Perspektive die Einbeziehung sowohl erfolgreicher als auch gescheiterter Experimente erfordert. Darüber hinaus stellt die unvollständige Dokumentation der Synthesebedingungen in der Literatur eine zusätzliche Herausforderung dar. Die computergestützte Chemie, in der Datensätze zuverlässig aus quantenmechanischen Berechnungen erstellt werden können, hat ML-Anwendungen leichter angenommen. Dennoch benötigen Chemiker ein grundlegendes Verständnis von ML, um das Potenzial der Datenerfassung und ML-gesteuerter Experimente nutzen zu können.
Diese Übersicht dient als Einführung in gängige Chemiedatenbanken, zweidimensionale (2D) und dreidimensionale (3D) Merkmale, die in ML-Modellen verwendet werden, und gängige ML-Algorithmen. Sie befasst sich mit drei spezifischen Chemiebereichen, in denen ML bedeutende Fortschritte gemacht hat: Retrosynthese in der organischen Chemie, ML-Potential-basierte Atomsimulation und ML für heterogene Katalyse. Diese Anwendungen haben entweder die Forschung beschleunigt oder innovative Lösungen für komplexe Probleme geliefert. Der Bericht schließt mit einer Diskussion über künftige Herausforderungen auf diesem Gebiet.
Die raschen Fortschritte bei den Rechenanlagen und die Entwicklung neuer ML-Algorithmen deuten darauf hin, dass noch mehr aufregende ML-Anwendungen bevorstehen, die die Landschaft der chemischen Forschung im ML-Zeitalter neu zu gestalten versprechen. Auch wenn die Zukunft in einem sich so schnell entwickelnden Bereich schwer vorherzusagen ist, so ist doch unbestreitbar, dass die Entwicklung von ML-Modellen zu einer besseren Zugänglichkeit, Allgemeinheit, Genauigkeit, Intelligenz und letztlich zu einer höheren Produktivität führen wird. Die Integration von ML-Modellen in das Internet bietet einen vielversprechenden Weg für den weltweiten Austausch von ML-Vorhersagen.
Die Übertragbarkeit von ML-Modellen in der Chemie stellt jedoch aufgrund der verschiedenen Elementtypen und komplexen Materialien eine allgemeine Herausforderung dar. Die Vorhersagen bleiben oft auf lokale Datensätze beschränkt, was zu einer geringeren Genauigkeit außerhalb des Datensatzes führt. Um dieses Problem zu lösen, werden neue Techniken wie das globale neuronale Netzwerk (G-NN) und verbesserte ML-Modelle mit mehr passenden Parametern erforscht. Während ML-Wettbewerbe in der Datenwissenschaft außergewöhnliche Algorithmen hervorgebracht haben, besteht ein Bedarf an mehr offenen ML-Wettbewerben in der Chemie, um junge Talente zu fördern.
Spannenderweise verspricht das End-to-End-Lernen, bei dem die endgültige Ausgabe aus dem rohen Input und nicht aus entworfenen Deskriptoren erzeugt wird, intelligentere ML-Anwendungen. AlphaFold2 zum Beispiel nutzt die eindimensionale (1D) Struktur eines Proteins, um seine 3D-Struktur vorherzusagen. In ähnlicher Weise hat ein End-to-End-KI-Modell im Bereich der heterogenen Katalyse erfolgreich Reaktionspfade aufgelöst. Diese fortschrittlichen ML-Modelle können auch zur Entwicklung intelligenter Versuchsroboter für Experimente mit hohem Durchsatz beitragen.
Da sich der Bereich der künstlichen Intelligenz rasch weiterentwickelt, ist es für Chemiker und Forscher von entscheidender Bedeutung, über ihre Anwendungen in der Chemie informiert zu bleiben. Diese Übersicht dient als wertvolle Ressource und bietet einen umfassenden Überblick über die Grundlagen der ML und ihr Potenzial in verschiedenen Bereichen der Chemie. Mit der Integration von ML-Modellen und den kollektiven Bemühungen der wissenschaftlichen Gemeinschaft ist die Zukunft der chemischen Forschung vielversprechend.
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