Elsevier integriert LG-KI in Reaxys: Strukturformeln durchsuchbar
Elsevier nutzt in Reaxys jetzt die auf Chemie spezialisierte Bilderkennung von LG AI Research. Strukturformeln aus Studien und Patenten werden so durchsuchbar.

Elsevier hat ein auf Chemie spezialisiertes Bilderkennungsmodell von LG AI Research in seinen kommerziellen Chemie-Informationsdienst Reaxys integriert. Wie das Unternehmen am 5. November mitteilte, liest die Technik Molekülstrukturen in Bildern und wandelt sie in Daten um, die sich maschinell durchsuchen lassen.
Bisher mussten Chemiker, die nach einem bestimmten Stoff oder einer Reaktion suchten, Strukturformeln in Fachartikeln und Patenten oft von Hand prüfen. Stoffe und Reaktionsschritte sind häufig als Grafik statt als Text dargestellt, weshalb herkömmliche Suchverfahren sie kaum finden konnten.
Ein Modell, drei Funktionen
Bei Strukturformeln zählt Genauigkeit: Wird nur eine Bindungslinie falsch gelesen, erkennt die Software unter Umständen eine andere Verbindung. Besonders wichtig ist die präzise Extraktion in der anorganischen und metallorganischen Chemie, wo die Strukturen komplex sind.
LG AI Research hat Molekülerkennung, Analyse von Reaktionsschemata und optische Erkennung chemischer Strukturen (OCSR) in einem Modell vereint. Die KI findet Strukturen in einem Dokument, analysiert Atome und Bindungen und gibt strukturierte Daten aus. Forschende können damit prüfen, ob eine Verbindung bereits in früheren Arbeiten vorkam, oder verwandte Stoffe und Reaktionen suchen.
Elsevier setzt das Modell bei Datenextraktion und Prüfung in Reaxys ein. Der Dienst deckt Stoffe, Reaktionen, Bioaktivität, biologische Zielstrukturen und Stoffeigenschaften ab. Laut Elsevier lassen sich bildbasierte chemische Informationen nun schneller und umfassender gewinnen. Das helfe bei der Suche nach neuen Substanzen, beim Abgleich mit bestehender Forschung und bei der Planung von Synthesewegen.
Tests und nächste Schritte
In einer von LG AI Research veröffentlichten Eigenbewertung schnitt das Modell bei der Extraktion chemischer Informationen von einer ganzen Dokumentseite besser ab als alternative Verfahren. Elsevier prüfte die Genauigkeit vor dem Einsatz anhand bestehender Reaxys-Maßstäbe und validierte Systeme und Abläufe, damit die Datenqualität auch bei großen Dokumentmengen stabil bleibt.
Beide Unternehmen wollen die Zusammenarbeit auf die Extraktion chemischer Reaktionen ausweiten und dabei Edukte, Produkte und weitere Angaben erfassen, um den Reaxys-Datenbestand zu vergrößern.
Mirit Eldor, Leiterin des Life-Sciences-Bereichs bei Elsevier, sagte, je mehr Zeit Chemiker mit dem Deuten von Diagrammen verbrächten, desto weniger bleibe für neue Entdeckungen. Lee Hwa-young von LG AI Research betonte, das Verständnis wissenschaftlicher Bilder erfordere eine speziell für Chemie entwickelte KI.
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