靶标
受 ChatGPT 启发,结合 Transformer 和 RL-MCTS 进行从头药物设计
编辑 | 萝卜皮通过从头药物设计发现新型治疗化合物是药物研究领域的一项关键挑战。传统的药物发现方法通常资源密集且耗时,这促使科学家探索利用深度学习和强化学习技术力量的创新方法。在这里,美国查普曼大学(Chapman University)的研究人员开发了一种称为 drugAI 的新型药物设计方法,该方法利用编码器-解码器 Transformer 架构与通过蒙特卡罗树搜索(RL-MCTS)进行的强化学习来加快药物发现过程,同时确保生产具有药物样特性和对其靶标具有强结合亲和力的有效小分子。与两种现有的基准方法相比,dr
2/22/2024 2:14:00 PM
ScienceAI
- 1
资讯热榜
标签云
人工智能
OpenAI
AIGC
AI
ChatGPT
AI绘画
DeepSeek
数据
机器人
谷歌
大模型
Midjourney
智能
模型
用户
学习
GPT
开源
微软
AI创作
图像
Meta
技术
论文
Stable Diffusion
马斯克
算法
生成式
蛋白质
芯片
Gemini
代码
神经网络
计算
腾讯
研究
Sora
AI设计
3D
开发者
英伟达
GPU
AI for Science
机器学习
场景
预测
华为
伟达
Transformer
Anthropic
模态
深度学习
百度
驾驶
AI视频
文本
苹果
搜索
神器推荐
算力
LLaMA
Copilot
安全
科技
xAI
视频生成
应用
字节跳动
干货合集
2024
人形机器人
具身智能
特斯拉
视觉
亚马逊
语音
大语言模型
Claude
AGI
AI应用场景