La ricerca molecolare compie un passo in avanti con l'apprendimento automatico

Il comportamento delle molecole non è un ambito di studio che possa definirsi semplice e l'utilizzo di computer è indispensabile per il suo avanzamento: un gruppo di scienziati ha pensato di applicare il machine learning in questo ambito cercando di prevedere il comportamento di una specifica molecola.

L'algoritmo di apprendimento automatico ha il compito di cercare un pattern, ovvero una sequenza, riconoscibile nel comportamento della molecola,quindi tutte le interazioni degli atomi che avvengono al suo interno. In questo modo è possibile conoscerla a fondo e sfruttare le sue caratteristiche in diverse applicazioni, ad esempio in ambito farmaceutico.

L'implementazione del machine learning in ambito scientifico sembra avere un ottimo riscontro, come ad esempio il suo uso nel campo dell'astronomia. In ambito molecolare oggi si usano delle equazioni differenziali complesse che hanno bisogno di una potenza computazionale enorme confrontata ai risultati ottenuti da un modello di machine learning funzionante e soprattutto ben addestrato con molti esempi.

I ricercatori hanno infatti dovuto allenare il proprio algoritmo intelligente usando diverse molecole, per far sì che potesse acquisire abbastanza dati per riconoscere interazioni sempre più complesse. Nell'immagine in fondo alla news potete osservare i risultati ottenuti con l'algoritmo: i punti blu all'interno di ogni atomo sono la predizione effettuata dall'algoritmo, estremamente precisa rispetto alla disposizione molecolare già nota.