Изменения
→Генерация молекулярных структур
Еще одна задача, которая есть сейчас в мире машинного обучения {{---}} генерировать новые молекулы, которые могут потенциально быть лекарствами. В отличие от подхода с анализом уже существующих библиотек лекарств, такай метод исключает возможность "пропустить" хорошо походящее вещество из-за того, что оно не было включено в библиотеку для анализа.
Для кодирования молекулярной структуры существует специальная нотация SMILES (Simplified Molecular Input Line Entry System, с англ. — «система упрощённого представления молекул в строке ввода») {{---}} система правил для однозначного описания состава и структуры молекулы химического вещества с использованием строки символов (рис. 10). Таким образом, задача моделей состоит в генерации строки, правильной с точки зрения SMILES. Стоит отметить, что есть возможность сгенерировать правильные SMILES-строки с точки зрения синтаксиса, но не правильные по валентности<ref>[https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D0%B0%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C Википедия: Валентность]</ref> (например, утом атом углерода не может иметь валентность больше, чем 4, но можно сгенерировать SMILES, где валентность углерода {{---}} 5.)
Для генерации молекулярных структур используют [[Generative Adversarial Nets (GAN)|генеративные состязательные сети]] (рис. 11). Общую идею подхода можно описать так {{---}} предлагается генерировать различные молекулярные структуры в формате SMILES-строки (это делает генератор), а уже потом проверять, действительно ли их можно использовать как лекарство и насколько сложно их синтезировать (это делает дискриминатор {{---}} пытается отличить сгенерированный SMILES от настоящего).
