🦠 Находить новые лекарства

Станет легче с помощью ИИ. Исследователи факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ улучшили метод обучения генеративных потоковых нейросетей — GFlowNets.

Генеративные потоковые сети — особый тип алгоритмов машинного обучения, который строит сложные объекты шаг за шагом. При поиске нейросеть использует прямую модель, предсказывающую следующий шаг, и обратную, определяющую предыдущий. С помощью нового метода Trajectory Likelihood Maximization (TLM) ученые добились того, чтобы алгоритмы обратной модели постоянно сверялись с действиями прямой модели.

Ученые применяют генеративные нейросети для поиска белков и оптимизации транспортных систем. Метод TLM поможет искать новые лекарственные соединения и делать тонкую настройку крупных языковых моделей.

Подробнее о методе — в материале «Вышки.Главное»

#ВНауке