Drīz būs mākslīgā intelekta radītas zāles.

Jaunu zāļu radīšana aizņem daudz laika no farmaceitiem un visiem procesā iesaistītajiem cilvēkiem. Papildus ķīmiskās formulas izveidei ir jāveic virkne pētījumu, lai noteiktu jaunuma ietekmes pakāpi personai. Atsevišķs posms - šis tests un laboratorijas testi. Lai vienkāršotu un paātrinātu jaunu būtisku komponentu izveidi, eksperti ir izstrādājuši mākslīgā intelekta sistēmu, kas īpaši izvērsta šiem mērķiem.

Pati tehnoloģija darbojas, balstoties uz divu savstarpēji saistītu neironu sistēmu mijiedarbības principu, ko sauc par „studentu” un “skolotāju”. Zāļu radīšanas brīdī par pamatu tiek ņemta izvēlētā molekula ar nepieciešamajām īpašībām. Tomēr, lai sasniegtu simtprocentīgu rezultātu, modeļa modelis ir jākonfigurē, pievienojot un noņemot atsevišķus atomus. Līdzīga informācija ir AI vienībai "Skolotājs". Informācija par vairāk nekā 1,5 miljoniem molekulu tiek ievietota tās datu bāzē, kas ļauj noteikt savstarpējas mijiedarbības variantus. “Skolēnu” neirosistēma saņem zināšanas no “skolotāja” par vielu mijiedarbību un piedāvā visefektīvākās sastāvdaļu kombinācijas.

Tehnoloģija ir balstīta uz ReLeaSE sistēmu, kas ir labi zināms paņēmiens, ko izmanto farmaceiti visā pasaulē. Analīzes procesā ReLeaSE ņem vērā nozīmīgāko rādītāju vērtības - šķīdību ūdenī, kušanas temperatūras, fermentu iedarbības pakāpi.

Mākslīgā intelekta farmaceitiskās sistēmas veidotāji salīdzina tehnoloģijas darbu ar svešvalodas apguves procesu. Pirmkārt, students apgūst vēstules un cenšas no tiem izteikt vārdus. Vārdi farmācijas nozarē ir molekulas. Ja molekula ir piemērota un tai ir visas nepieciešamās īpašības, skolotājs to pieņem. Ja nē, tā noraida, tādējādi motivējot studentu novērst šādas kļūdas nākotnē.