الهيكل إلى الخاصية: تضمينات العناصر الكيميائية ونهج تعليم عميق لتوقع دقيق للخصائص الكيميائية

نُقدّم نموذج elEmBERT لمهام التصنيف الكيميائي. يعتمد هذا النموذج على تقنيات التعلم العميق، مثل البنية المُشفّرة متعددة الطبقات. ونُظهر الإمكانيات التي تتيحها منهجيتنا على مجموعات من المركبات العضوية وغير العضوية والبلورية. وبشكل خاص، قمنا بتطوير النموذج واختباره باستخدام معايير Matbench وMoleculenet، التي تشمل معايير خصائص البلورات وتطبيقات تصميم الأدوية. كما أجرينا تحليلًا لتمثيلات المتجهات للمركبات الكيميائية، مما كشف عن الأنماط الكامنة في البيانات الهيكلية. ويُظهر نموذجنا قدرات تنبؤية استثنائية، ويُثبت صلاحيته الشاملة لتطبيقات البيانات الجزيئية والمواد. على سبيل المثال، حققنا في مجموعة بيانات Tox21 متوسط دقة بلغ 96٪، متفوّقًا على أفضل نتيجة سابقة بنسبة 10٪.