MATLAB bietet eine umfassende Umgebung für die Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) in der Chemie und ermöglicht Ihnen, molekulare und chemische Daten zu verarbeiten, zu analysieren und zu modellieren. Nutzen Sie integrierte Machine-Learning- und Deep-Learning-Toolboxes, um fortgeschrittene Algorithmen zu erforschen, Workflows zu automatisieren und die chemische Forschung sowie Entdeckung zu beschleunigen.
Mit MATLAB und Simulink ist Folgendes möglich:
- Entwickeln und Trainieren von Machine-Learning- und Deep-Learning-Modellen zur Vorhersage molekularer Eigenschaften und chemischer Reaktivität
- Anwenden Graphen-orientierter neuronaler Netze zur Analyse molekularer Strukturen, Klassifikation von Knoten und zur Mehrfachklassifikation von Graphen
- Automatisieren der Datenvorverarbeitung, Merkmalsgewinnung und Modellbewertung für chemische Datensätze
- Integrieren von KI-gestützten Ansätzen, um die Wirkstoffentdeckung, die Materialentwicklung und Aufgaben der Cheminformatik zu beschleunigen
- Erstellen und Teilen von Lehrmaterialien zur Vermittlung von KI-, Machine-Learning- und Deep-Learning-Konzepten in der Chemie
Klassifizieren von Atomen in Molekülen mit Graph Convolutional Neural Networks
Klassifizieren Sie Knoten in molekularen Graphen mit Deep Learning. Erkunden Sie Beispiele Schritt für Schritt und wenden Sie Graph Convolutional Networks in Ihrer chemischen Forschung an.
Identifizieren von funktionellen Gruppen in Molekülen mit Graph Attention Neural Networks
Erfahren Sie, wie Sie komplexe, auf Graphen basierende Aufmerksamkeitsmechanismen für die Mehrfachklassifikation chemischer Verbindungen anwenden. Erkunden Sie Schritt-für-Schritt-Beispiele, die wertvolle Einblicke in die Anwendung von Deep-Learning-Techniken in der Cheminformatik bieten.
Große Sprachmodelle (LLM) zur SMILES-basierten Molekülvorhersage in MATLAB
Nutzen Sie externe, vortrainierte Modelle (zum Beispiel aus PyTorch®) in MATLAB für die Vorhersage maskierter Moleküle und die Analyse chemischer Eigenschaften.
Merkmalsauswahl und -klassifizierung von Proteinen zur Krebsdiagnose
Ermitteln Sie relevante Protein-Biomarker und klassifizieren Sie Profile zur Krebsdiagnose mit MATLAB. Beschleunigen Sie Ihre Forschung in Bioinformatik und Proteomik.
Produkte
Erfahren Sie mehr über die Produkte, die für KI-Anwendungen in der Chemie verwendet werden.
