스탠포드 물리학 자, 인공 지능을 만들어 자연 법칙을 혼란에 빠뜨린다.

혁신적인 인공 지능 프로그램이 주기율표를 다시 만듭니다.

출처 : istockphoto

생명 공학, 전자, 플라스틱, 반도체, 유리, 에너지, 나노 기술, 금속 합금, 복합 재료, 세라믹, 광학 등 많은 산업에 잠재적으로 혁명을 일으킬 수있는 새로운 재료를 발명하기 위해 인공 지능 (AI)의 힘을 적용 할 수 있다고 상상해보십시오. , 그리고 더 많은. 2018 년 캘리포니아 주 팔로 알토에있는 스탠포드 대학의 선구자 물리학 자들은 PNAS ( 미국 국립 과학원 회보)에서 주기율표를 재현 할 수있는 새로운 인공 지능 프로그램 (Atom2Vec)의 개발을 발표했습니다 자연의 새로운 법칙을 발견 할 수있는 인공 지능을 창조하고, 새로운 재료와 화합물을 발명하기위한 이정표의 첫 걸음 [1]. Atom2Vec은 인간에게 수세기 동안 수 시간 동안이 작업을 “수 시간 만에”수행 할 수있었습니다. 이것이 달성 된 방법은 교차 학문적 인 AI 접근법이었습니다. 언어학 개념을 재료 과학에 적용했습니다.

스탠포드 물리학 자들은 말 대신에 언어에 대한 언어의 분포 구조에 대한 Zellig S. Harris의 가설을 적용했다. Harris의 언어 적 개념은 언어 실체의 기본 클래스가 유사한 분배 특성을 갖는 경향이 있으므로 분산 적 행동에 의해 분류 될 수 있다는 생각을 제시합니다. Harris의 아이디어를 설명하기 위해 “숙모”라는 단어는 “여성”과 “삼촌”을 “남성”과 연관시킵니다. “이모”에 대한 가능한 벡터는 “이모가 삼촌과 남성과 여성을 뺀 것과 같습니다. 이 언어 적 비유를 바탕으로 연구팀은 Atom2Vec을 자연 언어 구문 분석을위한 2 계층 신경망 인 Google의 Word2Vec에서 가져온 개념으로 만들었습니다.

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물리학 자들은 “뉴트럴 네트워크 및 기타 ML 모델의 기본 입력 장치로 원자 벡터를 사용하여 재료 특성을 예측하고 설계했습니다.”Atom2Vec은 기본 데이터 단위를 AI 벡터 프로그램이 인식 패턴을 통해 학습하는 수학적 벡터로 변환하는 것을 기반으로합니다. 예를 들어, Atom2Vec은 나트륨과 칼륨이 염소와 결합한다는 공유 속성을 기반으로 유사한 성질을 가짐을 알 수있었습니다.

Atom2Vec의 첫 번째 반복은 감독되지 않은 기계 학습을 기반으로했습니다. 이는 알고리즘이 입력 데이터로부터 고유 한 구조를 학습하는 목적으로 해당 출력 변수없이 레이블이없는 입력 데이터를 알고리즘에 제공했음을 의미합니다. 다음 버전에서는 AI 팀에서 획기적인 기계 학습 방법을 사용하여 암 환자를위한 미래의 치료법을 개발하기 위해 주기율표를 재 작성하여 획기적인 발전을 이룰 것입니다. Atom2Vec 2.0의 전반적인 목표는 암세포의 항원을 공격 할 수있는 최소의 독성과 최대 효능으로 최적의 항체를 확인하는 것입니다. 연구진은 암 면역 요법 치료를위한 새로운 솔루션을 찾기 위해 인체에서 1 천만 개 이상의 항체를 조직하기 위해 유전자를 수학적 벡터에 매핑 할 계획이다. Atom2Vec의 미래는 화학 분야에서부터 생물학, 종양학, 면역 요법 및 의학에 이르기까지 다양한 분야에 걸쳐 적용됩니다.

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참고 문헌

1. 저우, 콴; 당나라, Peizhe; Liu, Shenxiu; Pan, Jinbo; 얀, 치민; Zhang, Shou-Cheng. “물질 발견을위한 원자를 배웁니다.” 미국 국립 과학원 (PNAS )의 한 간행물 . 2018 년 6 월 26 일

2. Ker보다. “Stanford AI는 화학 원소의 주기율표를 재현합니다.” Stanford News. 2018 년 6 월 25 일

3. 앤드류 코 블리. “당신은 Word2Vec입니까? 구글의 신경 네트워크 책 벌레. ” The Register. 2017 년 10 월 13 일