Chemische Reaktionen lernen mit Transformer-Modellen

Table of Contents:

1. Einführung
2. Datenrepräsentationsmodelle für maschinelles Lernen
3. Das Modell in der IBM Reaction for Chemistry und Robo-Rx Plattform
4. Erforschung des chemischen Reaktionsraums
5. Warum funktionieren diese Modelle in der Chemie?
6. Transferlernen für die Vorhersage von Kohlenhydratreaktionen
7. Enzymatische Reaktionen und ihre Repräsentation
8. Syntheseplanung und Reaktionserkennung
9. Atomzuordnung und Reaktionskartierung
10. Das IBM Reaction for Chemistry und Robo-Rx-System

Einführung

Vielen Dank für die herzliche Einführung. Ich freue mich, heute hier zu sein und mit Ihnen über das Erlernen der Sprache chemischer Reaktionen mithilfe von Transformer-Modellen zu sprechen. Im Rahmen meines Vortrags werde ich zunächst die Bedeutung von Datenrepräsentationsmodellen für das maschinelle Lernen vorstellen. Anschließend werde ich erläutern, wie das von mir entwickelte Modell in der IBM Reaction for Chemistry und Robo-Rx Plattform eingesetzt wurde. Im dritten Teil werden wir gemeinsam den chemischen Reaktionsraum erkunden, und zum Abschluss werde ich Ihnen zeigen, warum ich glaube, dass diese Modelle in der Chemie funktionieren.

Datenrepräsentationsmodelle für maschinelles Lernen

Für jedes maschinelle Lernprojekt ist die Datenqualität von entscheidender Bedeutung. In meinem Fall arbeite ich mit chemischen Reaktionsdaten aus US-Patenten. Diese Daten wurden von Daniel Lau in seiner Doktorarbeit an der Universität Cambridge textbasiert gescraped und später als Open Source veröffentlicht. In diesen Datensätzen sind Millionen von chemischen Reaktionen enthalten, die als Reaktionssmiles repräsentiert werden. Bei einer 2D-Darstellung sehen die Reaktionssmiles wie folgt aus: [Beispiel einfügen]. Bei der Erwähnung von Atomzuordnung während meines Vortrags meine ich, dass jedes Atom in den Produkten auf die entsprechenden Atome in den Ausgangsstoffen abgebildet ist. Es ist jedoch zu beachten, dass die Atomzuordnung in vielen Fällen falsch ist. Aus diesem Grund haben meine Kollegen und ich bei IBM Modelle entwickelt, die unabhängig von der Atomzuordnung arbeiten.

Das Modell in der IBM Reaction for Chemistry und Robo-Rx Plattform

Die Transformer-Architektur, die im Jahr 2017 von Vaswani et al. von Google eingeführt wurde, bildet die Grundlage für das von mir entwickelte Modell. Im Gegensatz zu früheren sequence-to-sequence Modellen ermöglicht die Transformer-Architektur eine bessere Erfassung des Kontexts und erzielt somit präzisere Vorhersagen. Für meine Forschung habe ich die Transformer-Architektur auf die Vorhersage chemischer Reaktionen angepasst und ohne die Integration von Regeln oder chemischem Wissen genauere Vorhersagen erzielt als andere Ansätze.

Da die Atomzuordnung immer eine Herausforderung in der chemischen Reaktionserstellung darstellt, entwickelte ich das Atom Mapping unabhängige Modell. Dieses Modell verwendet die Aufmerksamkeitsmechanismen der Transformer-Architektur, um die wichtigsten Merkmale in den Eingabedaten zu identifizieren. Dabei hat sich gezeigt, dass das Modell auch ohne vordefinierte Regeln oder Vorkenntnisse präzise chemische Reaktionen vorhersagen kann.

Um die Reaktionserkennung zu verbessern, haben mein Kollege Giorgio und ich an der Universität Bern Transferlernenansätze für die Vorhersage von Kohlenhydratreaktionen entwickelt. Wir konnten eine 14-stufige Synthese eines lipidgebundenen Oligosaccharids im Labor durchführen und dabei mithilfe von Transferlernen einen signifikanten Anstieg der Genauigkeit erzielen.

Die IBM Reaction for Chemistry Plattform ermöglicht den einfachen Zugriff auf unsere eigenen KI-Modelle für die Chemie. Chemiker können Moleküle zeichnen, Vorhersagen durchführen und Feedback geben. Unsere Plattform umfasst auch die Retro-Synthese-Funktion, bei der Vorschläge für mehrstufige Synthesen generiert werden können. Diese interaktive Funktion ermöglicht eine Zusammenarbeit zwischen dem KI-Modell und dem Chemiker bei der Auswahl geeigneter Disconnection-Pfade.

Erforschung des chemischen Reaktionsraums

Ein aufsehenerregendes Forschungsgebiet in der Chemie ist die enzymatische Reaktion, insbesondere im Bereich der nachhaltigen Chemie. Wir erforschen die Repräsentation von enzymatischen Reaktionen und deren Vorhersage mithilfe von molekularen Transformer-Modellen. Die Darstellung der Enzyme ist eine Herausforderung, da sie im Vergleich zum Substratmolekül umfangreicher sind. Es gibt verschiedene Ansätze zur Repräsentation von Enzymen, wie z.B. die Verwendung von Aminosäuresequenzen oder EC-Nummern. Beide Ansätze haben ihre Vor- und Nachteile, können jedoch zu genauen Vorhersagen führen.

Warum funktionieren diese Modelle in der Chemie?

Das Geheimnis hinter der Leistungsfähigkeit der Transformer-Modelle in der Chemie liegt in ihrer Fähigkeit, komplexe Muster zu erfassen und den Kontext in chemischen Reaktionen zu berücksichtigen. Im Gegensatz zu früheren Modellen, die auf festen Vektoren basieren, verwenden Transformer-Modelle Aufmerksamkeitsmechanismen, um die wichtigsten Merkmale in den Eingabedaten zu identifizieren. Durch die Integration von mehreren Aufmerksamkeitsebenen können diese Modelle gleichzeitig auf verschiedene Teile der Eingabedaten zugreifen und somit umfassendere Vorhersagen treffen.

Die Verwendung von Atommapping-unabhängigen Modellen ermöglicht eine höhere Präzision bei der Vorhersage von chemischen Reaktionen, indem sie ungenaue Atomzuordnungen umgehen. Durch ihre Fähigkeit, die Muster und Eigenschaften von chemischen Reaktionen zu erfassen, können diese Modelle auch bei geringen Datenmengen gute Vorhersagen treffen und somit die Forschung und Entwicklung in der Chemie unterstützen.

Transferlernen für die Vorhersage von Kohlenhydratreaktionen

Die Vorhersage von Kohlenhydratreaktionen ist eine besondere Herausforderung aufgrund der Komplexität und Vielfalt der Verbindungen. Durch den Einsatz von Transferlernenansätzen haben mein Kollege und ich spezialisierte Modelle entwickelt, die auf kleinen, spezifischen Datensätzen trainiert werden können. Dies ermöglicht eine präzise Vorhersage von Kohlenhydratreaktionen und verbessert die Syntheseplanung in diesem Bereich.

Enzymatische Reaktionen und ihre Repräsentation

Die enzymatische Chemie ist ein aufstrebendes Forschungsgebiet, das sowohl in der Industrie als auch in der akademischen Welt großes Interesse erregt. Die Repräsentation von Enzymen in maschinellen Lernmodellen ist eine Herausforderung aufgrund ihrer komplexen Struktur. Es gibt verschiedene Ansätze zur Repräsentation von Enzymen, einschließlich der Verwendung von Aminosäuresequenzen oder EC-Nummern. Beide Ansätze haben ihre Vor- und Nachteile, können jedoch zu genauen Vorhersagen von enzymatischen Reaktionen führen.

Syntheseplanung und Reaktionserkennung

Die Syntheseplanung ist eine kritische Phase in der chemischen Forschung und Entwicklung. Die Verwendung von KI-Modellen zur Vorhersage von Reaktionen und zur Generierung von Synthesewegen kann den Prozess effizienter und präziser machen. Unsere Reaktionsvorhersagemodelle können nicht nur die Ausgangsstoffe vorhersagen, sondern auch die Reagenzien, Katalysatoren und Lösungsmittel. Dies liefert umfassendere Informationen und ermöglicht eine bessere Planung und Optimierung von Synthesewegen.

Atomzuordnung und Reaktionskartierung

Eine der Herausforderungen bei der Arbeit mit chemischen Reaktionen ist die Zuordnung der Atome in den Produkten zu ihren entsprechenden Vorläufern. Atomzuordnung ist für die Interpretation und das Verständnis von Reaktionen entscheidend. Unser Atomzuordnungsmodell, Reaction Mapper, verwendet Aufmerksamkeitsmechanismen, um die Beziehung zwischen den Atomen in den Produkten und den Vorläufern zu identifizieren. Dies ermöglicht eine präzise Zuordnung und eine detaillierte Reaktionskartierung.

Das IBM Reaction for Chemistry und Robo-Rx-System

IBM hat mehrere Plattformen entwickelt, um den Zugang zu KI-Modellen für die Chemie zu erleichtern. Die IBM Reaction for Chemistry Plattform ermöglicht Chemikern das Zeichnen von Molekülen, die Durchführung von Vorhersagen und das Feedbackgeben. Die Plattform enthält auch eine Retro-Synthese-Funktion, mit der Vorschläge für mehrstufige Synthesen generiert werden können. Das Robo-Rx-System ist ein Prototyp einer automatisierten Syntheseplattform, die mit KI-Modellen arbeitet, um Reaktionen in Echtzeit durchzuführen. Diese Systeme zeigen das Potenzial von KI in der Chemie und ermöglichen eine schnellere und effizientere Forschung und Entwicklung.

Zusammenfassung

In meinem Vortrag habe ich die Verwendung von Transformer-Modellen zur Vorhersage chemischer Reaktionen und zur Verbesserung der Syntheseplanung und Reaktionserkennung erläutert. Ich habe gezeigt, wie diese Modelle auf verschiedene Reaktionsräume angewendet werden können, einschließlich Kohlenhydratreaktionen und enzymatischen Reaktionen. Die Verwendung von Atomzuordnung-unabhängigen Modellen ermöglicht präzisere Vorhersagen und bessere Reaktionskartierung. Unsere IBM Reaction for Chemistry und Robo-Rx Plattformen stellen KI-Tools zur Verfügung, um den Zugang zur Chemie zu verbessern und die Forschung und Entwicklung in diesem Bereich voranzutreiben.

Hervorhebungen:

• Transformer-Modelle ermöglichen präzise Vorhersagen in der Chemie
• Atomzuordnung-unabhängige Modelle verbessern die Vorhersagegenauigkeit
• Transferlernen ermöglicht die Vorhersage von Kohlenhydratreaktionen
• Enzymatische Reaktionen werden mithilfe von Aminosäuresequenzen oder EC-Nummern repräsentiert
• Reaktion Mapper ermöglicht eine präzise Zuordnung von Atomen in chemischen Reaktionen
• IBM Reaction for Chemistry und Robo-Rx bieten benutzerfreundliche Tools für Chemiker

FAQ:

F: Welche Datenbasis wird für die Vorhersage chemischer Reaktionen verwendet? A: Die Daten stammen aus US-Patenten und enthalten Millionen von chemischen Reaktionen.

F: Kann das Modell auch Enzymreaktionen vorhersagen? A: Ja, das Modell kann Enzymreaktionen vorhersagen, indem es Aminosäuresequenzen oder EC-Nummern verwendet.

F: Wie funktioniert die Reaktionskartierung im Modell? A: Das Modell verwendet Aufmerksamkeitsmechanismen, um die Beziehung zwischen den Atomen in den Produkten und den Vorläufern zu erkennen und eine präzise Reaktionskartierung durchzuführen.

Ressourcen:

• IBM Reaction for Chemistry Plattform: https://reaction.ibm.com
• Reaction Mapper: https://reactionmapper.ai
• Robo-Rx Plattform: [URL]
• Veröffentlichungen: [Liste der Veröffentlichungen]

Pros:

• Präzise Vorhersage chemischer Reaktionen
• Verbesserung der Syntheseplanung
• Erschließung neuer Reaktionsräume
• Anwendung in Enzymreaktionen und anderen Bereichen

Cons:

• Herausforderung bei der Handhabung von Datenfehlern
• Benötigt hohe Rechenleistung für komplexe Berechnungen

Highlights:

• Präzise Vorhersage von chemischen Reaktionen durch Transformer-Modelle
• Verwendung von Atomzuordnung-unabhängigen Modellen zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit
• Anwendung von Transferlernen für die Vorhersage von Kohlenhydratreaktionen
• Reaktionserkennung und -kartierung durch Reaktion Mapper
• IBM Reaction for Chemistry und Robo-Rx bieten benutzerfreundliche KI-Tools für Chemiker

Hinweise:

• Modelle sind in der Lage, Muster in großen chemischen Reaktionsdatensätzen zu erkennen
• Transformer-Architektur ermöglicht präzise Vorhersagen durch Aufmerksamkeitsmechanismen
• Atomzuordnung-unabhängige Modelle umgehen Fehler in der Atomzuordnung
• Verbesserte Datenrepräsentation führt zu besserer Syntheseplanung und Vorhersagegenauigkeit.

Ressourcen:

• IBM Reaction for Chemistry Plattform: [URL]
• Reaction Mapper: [URL]
• Robo-Rx Plattform: [URL]
• Veröffentlichungen: [Liste der Veröffentlichungen]