Искусственный интеллект в синтетической органической и аналитической химии

Коннор У. Коли, MIT https://coley.mit.edu/ Подробности доклада: https://sites.google.com/modelingtalk... Присоединяйтесь к анонсам докладов: https://groups.google.com/a/modelingt... Аннотация: Искусственный интеллект и машинное обучение стали важными компонентами вычислительного инструментария, который можно использовать для развития химических исследований и открытий. В этом докладе я расскажу о работе нашей группы по развитию ИИ/машинного обучения в широком спектре областей синтетической органической химии и аналитической химии. Я опишу несколько подходов к облегчению принятия решений во время планирования синтеза и разработки реакций, включая давнюю задачу компьютерного ретросинтетического анализа. Хотя большая часть исследований в области «прогностической химии» сосредоточена на применении известной реакционной способности к новым субстратам, текущая работа также начала демонстрировать перспективность в области открытия реакций. Я также расскажу о нашей недавней работе в области аналитической химии, в частности, об использовании данных тандемной масс-спектрометрии для установления структуры неизвестных метаболитов малых молекул. Важной темой наших исследований является использование экспертных знаний для моделирования, от формулирования химических задач как задач статистического обучения до разработки новых архитектур нейронных сетей, уникально подходящих для химических данных. Биография: Коннор У. Коли — профессор кафедры развития карьеры имени выпускников 1957 года и доцент Массачусетского технологического института (MIT) на кафедрах химической инженерии и электротехники и информатики. Он получил степень бакалавра и доктора наук в области химической инженерии в Калифорнийском технологическом институте (Caltech) и Массачусетском технологическом институте (MIT) соответственно, а также прошел постдокторскую подготовку в Институте Броуда. Его исследовательская группа в MIT работает на стыке химии и науки о данных, разрабатывая модели, которые понимают, как молекулы ведут себя, взаимодействуют и реагируют, и используя эти знания для создания новых моделей, с акцентом на разработку терапевтических средств. Коннор является лауреатом премии C&EN «Talented Twelve», вошел в список «30 Under 30» журнала Forbes в категории «Здравоохранение», в список «35 Innovators Under 35» журнала Technology Review, получил премию NSF CAREER, премию ACS COMP OpenEye Outstanding Junior Faculty Award, премию Bayer Early Excellence in Science Award, премию 3M NTFA, а также был назван стипендиатом Schmidt AI2050 Early Career Fellow и исследователем года в области искусственного интеллекта по версии Samsung в 2023 году. #моделирование #симуляция #химия #суперкомпьютер #вычислительная #разработка #аналитическаяхимия #наука #hpc #ai #ml #sciml