説明可能な人工知能による創薬【JST・京大機械翻訳】

Jimenez-Luna Jose; Grisoni Francesca; Schneider Gisbert

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203853768041 整理番号：22P0166056

説明可能な人工知能による創薬【JST・京大機械翻訳】

Drug discovery with explainable artificial intelligence

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発行年： 2020年07月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年07月02日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

深層学習は,先進的画像分析,分子構造と機能の予測,およびスポーク特性による革新的化学実体の自動生成を含む薬物発見に有望である。成功した前向き応用の数の増加にもかかわらず,根底にある数学モデルは,しばしば,ヒト心による解釈に理解がつかっていない。分子科学の機械言語の新しいナラティブの必要性に取り組むための「説明可能な」深層学習法に対する要求がある。本レビューは,説明可能な人工知能の最も顕著なアルゴリズム概念をまとめ,将来の機会,潜在的な応用,および残りの課題の予測を da述した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能

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