每經(jīng)AI快訊，《自然·通訊》31日發(fā)表的一篇論文報道了一種機器學習模型，該模型能部分重現(xiàn)職業(yè)化學家在工作中積累的集體知識，這類知識通常被稱為“化學直覺”。研究團隊認為，該研究或使今后的藥物研發(fā)更高效。傳統(tǒng)上，藥物與化學發(fā)現(xiàn)需要依靠試錯實驗和研究人員在工作中積累的知識。使用模擬工具，尤其是機器學習，能讓研究人員更快地發(fā)現(xiàn)候選分子，極大降低發(fā)現(xiàn)新藥用化合物的成本。如果要用機器學習預測分子性質(zhì)，分子就必須還原到數(shù)學表達，這通常包含一組性質(zhì)或“特征”。確定正確特征是這些數(shù)據(jù)驅(qū)動性能預測模型成功的關(guān)鍵。（科技日報）