Популярность искусственного интеллекта (ИИ) стремительно растет. Он управляет моделями, которые помогают нам управлять транспортными средствами, проверять электронную почту и даже разрабатывать новые молекулы для лекарств. Объяснимый искусственный интеллект (XAI), часть технологии, может помочь нам в этом, обосновывая решения модели. И теперь исследователи используют XAI не только для более тщательного изучения прогнозирующих моделей искусственного интеллекта, но и для более глубокого изучения области химии. Исследователи представят свои результаты на осеннем собрании Американского химического общества (ACS) News Medical News Sciences.

Новые исследования ученых сосредоточены на применении его к моделям искусственного интеллекта для разработки лекарств, например, для прогнозирования новых антибиотиков-кандидатов.

Ученые начали свою работу с того, что ввели базы данных известных молекул лекарственных средств в модель искусственного интеллекта, которая предсказывала бы, окажет ли то или иное соединение биологический эффект. Затем они использовали модель XAI, разработанную сотрудником немецкого технологического института Карлсруэ Паскалем Фридерихом, для изучения специфических частей молекул лекарств, которые привели к прогнозированию модели. Это помогло объяснить, почему та или иная молекула обладает активностью или нет, в соответствии с моделью, и это помогло исследователям понять, что модель искусственного интеллекта может счесть важным и как она создает категории после изучения множества различных соединений.

Ученые выяснили, что XAI может видеть то, что люди, возможно, пропустили: он может учитывать гораздо больше переменных и точек данных одновременно, чем человеческий мозг. Например, при скрининге набора молекул пенициллина XAI обнаружил кое-что интересное. Он определил структуры, прикрепленные к ядру, как критический фактор в его классификации, а не само ядро.