MATLAB propose un environnement complet permettant d'appliquer l'intelligence artificielle (IA) à la chimie, pour traiter, analyser et modéliser des données moléculaires et chimiques. Vous pouvez utiliser les toolboxes intégrées de Machine Learning et de Deep Learning pour explorer des algorithmes avancés, automatiser des workflows et accélérer la recherche et la découverte dans le domaine de la chimie.
Avec MATLAB et Simulink, vous pouvez :
- Développer et entraîner des modèles de Machine Learning et de Deep Learning pour prédire les propriétés moléculaires et la réactivité chimique
- Appliquer des réseaux de neurones de graphes à l'analyse de structures moléculaires, à la classification de nœuds et à la classification de graphiques multi-étiquettes
- Automatiser le prétraitement des données, l'extraction de caractéristiques et l'évaluation des modèles pour les jeux de données chimiques
- Intégrer des approches basées sur l'IA pour accélérer la découverte de médicaments, le design de matériaux et les tâches de chimio-informatique
- Créer et partager des ressources pédagogiques pour enseigner les concepts d'IA, de Machine Learning et de Deep Learning en chimie
Classifier les atomes dans les molécules en utilisant des réseaux de neurones convolutifs de graphes
Classifiez les nœuds dans les graphes moléculaires en utilisant le Deep Learning. Découvrez des exemples détaillés et appliquez les réseaux convolutifs de graphes à vos recherches en chimie.
Identifier les groupes fonctionnels en utilisant les réseaux de neurones d’attention de graphes
Découvrez comment utiliser des mécanismes attentionnels avancés graphiques pour la classification multi-étiquette de composés chimiques. Découvrez des exemples détaillés qui apportent des informations précieuses sur l'application des techniques de Deep Learning en chimio-informatique.
Grands modèles de langage pour la prédiction de molécules basée sur SMILES dans MATLAB
Utilisez des modèles externes pré-entraînés (provenant par exemple de PyTorch®) dans MATLAB pour la prédiction des molécules masquées et l'analyse des propriétés chimiques.
Sélection et classification de protéines pour le diagnostic du cancer
Identifiez les biomarqueurs protéiques clés et classifiez les profils pour le diagnostic du cancer avec MATLAB. Faites progresser vos recherches en bio-informatique et en protéomique.
Produits
Découvrez les produits utilisés pour les applications d'IA en chimie.
