Elsevier के Reaxys में LG AI Research का केमिस्ट्री विज़न मॉडल

रासायनिक संरचना में छोटा-सा अंतर भी अर्थ बदल देता है। परमाणुओं के बीच एक बॉन्ड-लाइन गलत पढ़ने पर दूसरा यौगिक मान लिया जा सकता है। जटिल संरचना वाले अकार्बनिक और धातु-कार्बनिक रसायन में सटीक निष्कर्षण खास तौर पर अहम है।

एक मॉडल में तीन क्षमताएँ

LG AI Research ने इसके लिए रसायन-विशेष विज़न मॉडल बनाया, जिसमें अणु पहचानने, अभिक्रिया-समीकरण विश्लेषण और ऑप्टिकल मॉलिक्यूलर स्ट्रक्चर रिकग्निशन (OCSR) को एक साथ जोड़ा गया है। AI दस्तावेज़ में संरचनाएँ ढूँढता है, परमाणुओं और बॉन्ड के संबंध का विश्लेषण करता है और उसे डेटा में बदल देता है। शोधकर्ता यह जाँच सकते हैं कि कोई यौगिक पहले के शोध में आया है या नहीं, या संबंधित पदार्थ और अभिक्रियाएँ खोज सकते हैं।

Elsevier ने इसे Reaxys की डेटा एक्सट्रैक्शन और समीक्षा प्रक्रिया में लगाया है। Reaxys रासायनिक पदार्थ, अभिक्रिया, बायोएक्टिविटी, जैविक लक्ष्य और पदार्थ-गुण जैसी जानकारी देता है। कंपनी के अनुसार शोधकर्ता नए पदार्थ खोजने, पुराने शोध से दोहराव जाँचने और सिंथेसिस रूट डिज़ाइन करने में इसका उपयोग कर सकते हैं।

LG AI Research के अपने मूल्यांकन में मॉडल ने पूरे पन्ने से रासायनिक जानकारी निकालने के परीक्षण में मौजूदा विकल्पों से बेहतर प्रदर्शन किया। Elsevier ने सेवा में लगाने से पहले Reaxys के मौजूदा मानकों पर निष्कर्षण सटीकता जाँची और बड़ी मात्रा में दस्तावेज़ों पर डेटा गुणवत्ता बनाए रखने के लिए सिस्टम और कार्यप्रणाली परखी।

Elsevier के जीवन विज्ञान प्रमुख मिरित एल्दोर ने कहा कि चित्र पढ़ने में जितना ज़्यादा समय जाता है, नई खोजों के लिए उतना कम बचता है। दोनों कंपनियाँ अब रासायनिक अभिक्रिया जानकारी के निष्कर्षण में सहयोग बढ़ाएँगी, ताकि अभिक्रिया में प्रयुक्त पदार्थ और उत्पाद जैसी जानकारी Reaxys में और व्यापक रूप से जुड़ सके।