Deep Learning in der Naturwissenschaft


Bild: hyperverge.co
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Ein KI-System soll auf der Grundlage bekannter Wirkstoffe Kandidaten für neue Medikamente vorschlagen. Damit ziehen neue Konzepte des Maschinenlernen jetzt auch in die naturwissenschaftliche Forschung ein.

Von Tom Simonite | Technology Review

Was kommt heraus, wenn man Aspirin mit Ibuprofen kreuzt? So genau weiß das Alán Aspuru-Guzik, Chemie-Professor an der Harvard University zwar auch nicht. Aber er hat Software darauf trainiert, ihm das zu verraten: Sie schlägt eine Molekularstruktur vor, die Eigenschaften der beiden Medikamente vereint.

Auf diese Weise könnte das Programm für Deep Learning die Suche nach neuen medizinischen Wirkstoffen beschleunigen. In der Pharmaforschung wird intensiv mit Software gearbeitet, die riesige Pools von Kandidaten durchforstet. Dazu nutzt sie von Chemikern geschriebene Regeln oder Simulationen, die nützliche Molekularstrukturen identifizieren oder voraussagen sollen. Bei den Regeln aber müssen Menschen enge Vorgaben machen, und Simulationen sind durch ihre Genauigkeit und die verfügbare Rechenleistung eingeschränkt.

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