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:
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 1591 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 1221 0 Интернет, IT
1
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 1680 0 Интернет, IT
0
Нейросеть Google улучшит качество распознавания речи
Google начнет использовать собственную нейронную сеть для улучшения качества своих коммерческих продуктов. До этого виртуальный "мозг", созданный небольшой группой инженеров из секретной лаборатории компании, работал в экспериментальном режиме. К примеру, его учили самостоятельно распознавать изображения котов ..
2012-10-5 2751 0 Интернет, IT
0
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 1405 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 1805 0 Интернет, IT
0
«Одноклассники» стали определять месторасположение пользователя
Соцсеть «Одноклассники» внедрила сервис геолокации, позволяющий определять местонахождение пользователя. Об этом «Ленте.ру» сообщил пресс-секретарь соцсети Илья Грабовский. Как показало тестирование «Ленты.ру», отметку о месторасположении можно сделать вручную при написании поста в соцсети. Ресурс также стал ..
2014-04-28 1645 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 2454 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 16886 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 1781 0 Интернет, IT
0
Нейросеть научилась распознавать размытые лица
Ученые из института Макса Планка создали нейросеть, которая может распознавать размытые и даже закрашенные лица. Об этом рассказывает портал The Next Web, статья ученых опубликована на сервере препринтов ArXiv.org.Для создания системы распознавания лиц Faceless Person Recognition ..
2016-08-09 2209 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 1769 0 Интернет, IT
1
За неверной супругой присмотрит умный бюстгальтер
Американцы создали "умный бюстгальтер". Внешне от обычных он отличается не сильно. Все дело в его назначении. Это электронное чудо текстильной промышленности следит за состоянием пациенток. Контролирует давление, температуру тела, частоту дыхания и даже определенную нейронную активность. Но что самое важное, все данные ..
2012-05-10 1348 0 Интернет, IT
0
Интернет подключили к адронному коллайдеру
Пользователей Интернета в рамках эксперимента, проводимого физиками создателями Большой адронного коллайдера, попросили изучить траекторию античастиц. Специалисты надеются, что с помощью заинтересованных людей удастся определить, как антиматерия реагирует на гравитацию. Физики из исследовательского центра Европейского совета ядерных исследований ..
2013-08-13 1120 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 1440 0 Интернет, IT
0