Elsevier, LG AI Research'ün görüntü modelini Reaxys'e entegre etti

Model nasıl çalışıyor

Kimyada küçük bir fark anlamı değiştirir. Atomlar arasındaki tek bir bağ çizgisinin yanlış okunması, başka bir bileşiğin algılanmasına yol açabilir. Yapıların karmaşık olduğu inorganik ve organometalik kimyada doğru veri çıkarımı özellikle önemli.

LG AI Research, molekül bulma, tepkime şeması analizi ve optik moleküler yapı tanıma (OCSR) özelliklerini tek bir modelde birleştirdi. Yapay zekâ belgedeki kimyasal yapıları buluyor, atom ve bağ ilişkilerini çözümlüyor ve bunları veriye çeviriyor. Araştırmacılar böylece belirli bir bileşiğin önceki çalışmalarda geçip geçmediğini kontrol edebiliyor, ilişkili madde ve tepkimeleri arayabiliyor.

Elsevier teknolojiyi Reaxys'in veri çıkarma ve doğrulama sürecinde kullanıyor. Reaxys; kimyasal maddeler, tepkimeler, biyoaktivite, biyolojik hedefler ve madde özellikleri gibi bilgileri sunuyor. Şirkete göre görsel biçimde kalan kimya bilgileri artık daha hızlı ve geniş kapsamda çıkarılabilecek; araştırmacılar yeni madde keşfi, mevcut çalışmalarla çakışma kontrolü ve sentez yolu tasarımı için gereken bilgiyi bulabilecek.

Doğrulama ve sonraki adım

LG AI Research'ün yayımladığı kendi değerlendirmesinde model, bir belge sayfasının tamamındaki kimya bilgisini çıkarma testinde mevcut alternatif teknolojilerden daha yüksek performans gösterdi. Elsevier ise canlıya almadan önce Reaxys'in mevcut ölçütleriyle çıkarım doğruluğunu denetledi; büyük hacimli belge işlenirken de veri kalitesinin korunması için ilgili sistem ve iş süreçlerini doğruladı.

İki şirket, iş birliğini kimyasal tepkime bilgisi çıkarımına genişletmeyi planlıyor. Hedef, tepkimede kullanılan maddeler ve ürünler gibi bilgileri de kapsayarak Reaxys arama verisini zenginleştirmek. Elsevier'den Mirit Eldor, kimyagerlerin şemaları okumaya harcadığı zaman arttıkça yeni keşiflere ayırdıkları zamanın azaldığını vurguladı.