Нейронную сеть научили определять пестициды на глаз

Нейронную сеть научили определять пестициды на глаз

Ученые из ФТИ и МГУ с помощью искусственной нейронной сети разработали компьютерную модель, которая позволяет предсказать, является ли определенное вещество пестицидом или регулятором роста растения. Результаты исследования были опубликованы в журнале Phytochemistry.

Для поиска потенциальных пестицидов или регуляторов роста обычно проводится скрининг химических библиотек. Однако выбор таких веществ из огромного числа соединений и их последующее тестирование является долгим и дорогостоящим процессом. В таких условиях наиболее подходящим методом поиска регуляторов роста становится изучение так называемого «химического пространства» — всей совокупности уже исследованных веществ с их молекулярными дескрипторами, то есть физико-химическими характеристиками молекулы.

Химическое пространство можно представить в виде многомерного пространства, где молекулярные дескрипторы представляют собой вектора. Однако для более удобного представления таких наборов химических данных применяют визуализацию в виде 2D-карт. 

Одним из способов картографирования химической информации является самоорганизующаяся карта Кохонена (СКХ) — нейронная сеть, которая способна обучаться самостоятельно и занимается визуализацией и кластеризацией. Она лучше всего подходит для выявления скрытых закономерностей внутри многомерных данных.

СКХ переводит многомерные данные — например, набор физико-химических свойств молекул, — в двумерную решетку, которая в каждом узле содержит искусственные нейроны. Любой нейрон обладает двумя векторами: один представляет его координаты, а другой является вектором веса. Каждая компонента входящего вектора (молекулярные дескрипторы) непосредственно связана со всеми нейронами через набор весовых коэффициентов. Эти веса первоначально распределены в случайном порядке и постепенно подводятся друг к другу через вручную заданное количество обучающих циклов. Нейроны меняют значения своих векторов веса в процессе обучения и, в конечном итоге, улавливает закономерности данных в изначальном пространстве. 

В качестве источника информации ученые использовали базы данных статей и патентов, обнаружив 12 тысяч соединений, которые применялись в агрохимии. Для поиска химических веществ и создания первичной базы данных исследователи использовали различное программное обеспечение. База данных была подвергнута обработке с целью устранения дубликатов, а также отбору самых характерных соединений, которые были включены в итоговую выборку из 1808 соединений.

Для выявления ключевых молекулярных дескрипторов ученые воспользовались еще одним методом машинного обучения — методом опорных векторов. Суть метода обычно заключалась в поиске способа разделения всего массива данных на две категории так, чтобы группы данных оказались на максимальном расстоянии друг от друга. Отличительной особенностью подхода исследователей явилось то, что вместо двух категорий они использовали четыре класса: фитогормоны, гербициды, инсектициды и фунгициды.

Исследователи нашли четыре молекулярных дескриптора, которые в наибольшей степени определяли разбиение соединений на четыре класса: количество атомов водорода, количество участвующих в образовании водородных связей атомов, число свободно вращающихся связей, а также количество двойных или тройных связей на общее число связей. Эти четыре показателя использовались для построения карт Кохонена.

Полученные учеными карты показали, что четыре класса соединений образовали относительно независимые кластеры, хотя регуляторы роста и гербициды несколько перекрывались. Это объясняется тем, что некоторые соединения в зависимости от концентрации могут как активировать рост растений, так и подавлять его. Кроме того, среди регуляторов роста выделялось несколько групп, которые указывали на различные механизмы активности соединений. Ученые проверили предсказательную силу полученной модели на 27 соединениях, которые либо стимулировали прорастание семян и развитие корней, либо ингибировали их. Карта Кохонена правильно разместила 67 процентов соединений, что доказало эффективность компьютерной модели.

Александр Еникеев

N+1

Похожие новости:
У стран БРИКС появится независимый от США интернет
Скандал со шпионажем Агентства национальной безопасности США (АНБ) объединил мировые державы в намерении создать независимое киберпространство, скрытое от посторонних глаз. В то время как Германия пытается создать его на основе уже существующей инфраструктуры, страны БРИКС разрабатывают новый “альтернативный интернет”.Как сообщает ..
2013-10-29 1104 0 Интернет, IT
0
Яндекс.Фотки научили распознавать лица
На фотохостинге "Яндекс.Фотки" заработала технология распознавания лиц, позволяющая автоматически указывать людей на фотографиях. Об этом сообщается в поступившем в "Ленту.ру" пресс-релизе.  Сначала пользователю необходимо несколько раз отметить знакомых людей на снимках. Впоследствии сервис начнет "узнавать" людей на других ..
2012-01-25 1463 0 Интернет, IT
0
Google создала первую самообучаемую компьютерную сеть
Сеть смогла самостоятельно проанализировать 10 млн цифровых изображений и обучила себя распознавать кошек. Ученые из специального подразделения X Labs компании Google представили результаты нового эксперимента, в рамках которого им удалось разработать первую самообучаемую компьютерную сеть. Машины повторяют ..
2012-08-16 1276 0 Интернет, IT
0
Учёные США построят собственную высокоскоростную сеть
Сверхвысокоскоростные оптоволоконные кабели объединят кластер лабораторий Университета Западного побережья и суперкомпьютерные центры в единую сеть. Такая сеть получит имя Тихоокеанской исследовательской платформы и будет построена в рамках пятимиллионного гранта, выделенного Национальным научным фондом. Уникальная сеть позволит ..
2015-08-07 2181 0 Интернет, IT
0
Нейросеть научили убирать шум из мультиков
Исследователи из Калифорнийского университета в Санта-Барбаре, лаборатории Disney Research и мультипликационной студии Pixar Animation Studios научили нейросеть убирать шум с рендеров кадров мультфильмов или смоделированных на компьютере объектов в фильмах. Согласно сообщению университета, подробности об этом будут представлены на конференции ..
2017-08-02 16481 0 Интернет, IT
0
Yota запустила первую в России сеть LTE
Компания "Скартел" (бренд Yota) запустила 20 декабря в Новосибирске сеть стандарта LTE, сообщает корреспондент "Ленты.ру" с презентации проекта. Сейчас сеть включает 63 базовые станции и покрывает не всю запланированную территорию, но в дальнейшем в строй будут введены новые станции - так, к марту ..
2011-12-21 1444 0 Интернет, IT
0
Facebook возьмет на работу тысячи новых сотрудников
Социальная сеть Facebook объявила о том, что планирует нанять тысячи новых сотрудников в следующем году. Об этом сообщила Шерил Сандберг (Sheryl Sandberg), операционный директор Facebook, пишет The Economic Times. Также она отметила, что крупнейшая в мире социальная сеть ..
2011-12-5 1444 0 Интернет, IT
0
Компьютеры научились распознавать ложь по глазам
Ученые из Университета штата Нью-Йорк в Буффало разработали высокотехнологичный полиграф. Основываясь на движениях глаз, он распознает, когда человек говорит правду, а когда ложь. Как утверждают исследователи, их система способна определить лживое высказывание с точностью более 80%. Новая система была ..
2012-04-2 1383 0 Интернет, IT
0
Mail.ru собирается установить в Москве 500 WiFi точек
По информации от Интерфакса, Mail.ru вознамерился создать в Москве публичную и бесплатную сеть доступа к WiFi - интернету. В этих целях компанией к середине ноября планируется развернуть в столице полтысячи точек доступа. Партнером Mail.ru в этом проекте является компания Таском, ..
2012-11-5 1115 0 Интернет, IT
0
Новости, покупки и друзья: зачем россияне выходят в Сеть
Всероссийский центр изучения общественного мнения выяснил, как изменилось за последнее время число интернет-пользователей в России и зачем россияне выходят в Сеть. Как оказалось, доля наших сограждан, пользующихся Интернетом, продолжает расти. На данный момент, пользователями Сети являются уже 60% россиян. ..
2012-09-29 1277 0 Интернет, IT
0
Yota запустит сеть LTE в Сочи и Краснодаре
Компания "Скартел", оказывающая услуги под брендом Yota, запустит сети LTE в Сочи и Краснодаре, сообщается в поступившем в редакцию "Ленты.ру" пресс-релизе. Сеть в Краснодаре заработает в ночь с 28 на 29 апреля, а в Сочи - с 10 на 11 мая. Перед запуском будут отключены сети WiMAX, действующие в этих регионах. Аппаратура ..
2012-03-21 1473 0 Интернет, IT
0
Нейросеть научили ориентироваться в метро
Группа ученых из компании DeepMind представила дифференциальный компьютер, который сочетает в себе свойства обычного компьютера и нейронных сетей. Это устройство способно справляться с задачами, нерешаемыми для машин без внешней считывающей и записывающей памяти. Например, поиск кратчайшего пути в метро. ..
2016-10-13 1235 0 Интернет, IT
0
Нейронную сеть научили выбирать живописные маршруты
Ученые из Германии и Бельгии разработали систему, которая позволяет пользователю выбрать наиболее живописный маршрут к точке назначения. Доклад о разработке (PDF) подготовлен к представлению на конференции ACM IUI 2016 в Сономе, штат Калифорния.На первой стадии работы сотрудники Бременского и Хасселтского университетов разделили ландшафт на квадраты со стороной ..
2016-01-25 1011 0 Интернет, IT
1
Билайн запустил в Москве 4G
Сотовый оператор «Вымпелком» (бренд «Билайн») начал оказывать своим абонентам из Москвы услуги беспроводного доступа в интернет по технологии LTE, говорится в поступившем в редакцию «Ленты.ру» пресс-релизе. Сеть LTE «Билайна» пока действует только в пределах Садового кольца, однако до конца ..
2013-05-27 1127 0 Интернет, IT
0
Программисты научили роботов готовить свои любимые блюда
Программисты из Корнелльского университета изобрели новый метод общения с роботами на естественном (человеческом) языке. Теперь машины смогут понимать самые разные формулировки, самостоятельно догадываться о неправильных или пропущенных инструкциях и адаптировать свой план действий к меняющимся обстоятельствам. Чтобы попросить ..
2014-06-25 1129 0 Интернет, IT
0