Giftiga kemikalier upptäcks med ny AI-metod公司

Den här artikeln by gger påett pressmeddelande。Läs om hur redaktionen工作吧。

在任何基于人工智能的研究中，都可以在结构的分子床上识别基因。Det här kan bidra till bättre kontroll av den växande mängden kemikalier i samhället och minska djurförsök，enligt forskare vid Chalmers och Göteborgs universitet（德特雷·坎比德拉）。

Idag finns en omfattande an vändning av kemikalier både inom hushåll och industriella processer是一家工业加工厂。Mánga av kemikalierna nár vattendrag och ekos系统。Ett exampelärämnesgruppen PFAS，som bland annat förekommer i brandskum och mánga konsumentprodukter somáterfunnits i bóde grund-och dricksvatten。

Kemikalier orsakar i förlängningen en mängd negative effekter hos báde människor och andra组织者。

Dessa问题支持了regleringar för kemikalier och krav pátidskrävande实验室主任som of ta in ebär djurförsök。Nya kemikalier tas dessutom fram i snabb takt，och en stor utmaningär att tidget avgöra vilka somär ságiftiga för människor eller miljön att användningen máste begr nsas。

Nymetod för snabb bedömning公司

Forskare pöChalmers och Göteborgs大学har nu utvecklat en metod som förenklar identifieringeng av giftiga kemikalier。人工智能，人工智能。

–Med vár metod gár det att bedöma om ettämneär giftigt enbart utifrán dess kemiska struktur。Vi har utvecklat och förfinat metoden基因组分析仪av omfattande information frón laboratoretester som gjorts tigare。Den stora mängden data gör att metoden kan användas för kemikalier somännu inte testats，säger Mikael Gustavsson，forskare vid Chalmers och göteborgs universite大学。

För att hálla jämna steg med alla kemikalier som omger oss behövs nya metoder，enligt forskarna（弗斯卡纳）。

–Det finns idag flerän 10万kemikalier pámarknaden，men bara en liten andel har en klarlagd giftighet för människor och miljön。Att bedöma och testa alla分拣机kemikalier med dagens systemär därför inte realistiskt。Vi ser att vár metod kan vara ett nytt alternativ，säger forskaren Erik Kristianson vid Chalmers och Göteborgs大学。

Med hjälp av artificiell intelligens kan forskarna bedöma om kemikalierär giftiga eller inte，enbart utifrán deras molekylstruktur。插图：Chalmers

Forskarna har jämfört sin metod tre befintliga beräkningsverktyg som of ta and vänds idag。德孔斯塔特拉（De konstaterar att den nya metoden báDe har högre träffsäkerhet och brederanändningsomráDe）。

–Den typen av AI som vi använder bygger páavancerade metoder för djupinlärning（Den type n av Al som vianánder by gger pór djupinlárning）。Den blir kraftfullare jumer的数据来自实验Den fár tillgáng till，och kommer att kunna ge betydligt bättre beräkningsbaserade system för att förutsäga giftigheten hos kemikalier。Redan nu presterr vár metod väl sábra som dagens verktyg，säger Erik Kristianson。

Kan ersätta实验室

Forskarnas bedömningär att AI系统kommer att kunna ersätta实验室所有人。

–Det skulle innebära att antalet djurförsök kan minska，liksom kostnadernaör testning。莫利赫滕直到斯纳布·福伦斯格兰斯克宁av molekyler kan göra det lättare att utveckla nya och säkrare kemikalier，bland annat för att ersätta befintligaämnen somär giftiga。Vi tror därför att AI baserade metoder kan vara till stor hjälp för at undvika negative kemikaliepáverkan pámänniskor och ekosystem i framtiden，säger Erik Kristianson。

Enligt forskarna kan metoden bli mycket användbar inom miljöforskningen，liksom hos myndighter och företag som anvánder eller utvecklar nya kemikalier。这是一个很好的例子。

Merom:den nya AI-metoden公司

Metoden baseras pösákallade transformerare，en-AI-modell för djupinlärning som frön början utvecklades för-sprökbehandling公司。在聊天GPT前转换和删除示例。

Transformerare kan identifiera egenskaper hos molekylers struktur som orsakar giftighet，páett mer sofistickerat sättän vad som tidigare varit möjligt公司。

Med hjälp av denna information kan molekylens giftighet轿车förutsägas av ett sákallat djupt neuralt nätverk。Neurala nätverk och transformerare tillhör den typ av AI som förbättrar sig själv hela tiden基因组att använda träningsdata–i det här fallet stora mängder数据来自tidgeare laboratoratester av tusentals olika kemikaliers effekter páolika djur och växter。

Forskarna har gjort metoden公司öppen och tillgänglig公司弗拉拉。