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編輯/綠蘿

人類正在進入人工智能時代。化學也將被現代的深度學習方法所改變，這需要大量定性數據來進行神經網絡訓練。

好消息是，化學數據「很好保存」。即使某種化合物最初是在 100 年前合成的，關於其結構、性質和合成方式的信息仍然與今天相關。

壞消息是，沒有公認的標準方法來呈現化學公式。化學家通常使用許多技巧以簡寫符號的方式來表示熟悉的化學基團。但化學家的個人習慣不同，慣例也會改變。對於計算機算法來說，這項任務似乎是不可逾越的。

來自 Skoltech 的初創公司 Syntelly 和莫斯科羅蒙諾索夫國立大學的研究人員開發了一種基於 Transformer 的人工神經網絡，可以將有機結構的圖像轉換為分子結構。為了訓練這個網絡，開發了一個綜合數據生成器，它可以隨機模擬各種繪圖樣式、官能團、官能團占位符（R 基）和視覺污染。

該研究以「Image2SMILES: Transformer-Based Molecular Optical Recognition Engine」為題，於 2022 年 1 月 11 日發表在《Chemistry–Methods》上。

化學結構識別面臨挑戰

多年來，文獻中發表了大量化學數據。不幸的是，在計算機時代之前，這些有價值的數據僅在紙質資源中出現。當前的挑戰是從這些來源中提取和挖掘這些數據。

深度神經網絡的廣泛發展顯著提高了光學識別任務的性能。然而，圖形或弱結構信息識別一直是一個具有挑戰性的問題。一個常見的例子是化學結構的識別。

首先，化學化合物的繪圖風格（原子標籤字體、鍵描繪風格等）在出版商之間沒有完全標準化。其次，化合物通常被繪製為馬庫什（Markush）結構：可以描述許多化合物的支架，馬庫什結構沒有通用的指導方針，這導致了各種各樣的 Markush 表示。此外，在某些情況下，化學論文的作者使用使用藝術風格來代表化學結構。

以藝術風格描繪的分子示例。

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我和「東腔西調」的主播何必合作了一檔新欄目——列國志，在這個欄目中我會分享在過去十多年來我的旅行經歷、參會記憶與考察收穫。本系列將以亞洲為起點，本期和大家聊聊柬埔寨和泰國。

點擊下方圖片可以收聽播客音頻，播客內容以清單體的形式整理如下。

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