गूगल एंटिग्रैविटी के साथ एजेंटिक केमिस्ट्री
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गूगल ने अपने एंटिग्रैविटी प्लेटफॉर्म के लिए नए केमिनफॉरमैटिक्स स्किल्स का परिचय दिया है, जो पारंपरिक रूप से कई दिन लेने वाली दवा खोज प्रक्रियाओं को तेज करने के लिए बनाए गए हैं। ये स्किल्स आरडीकिट, चेम्बल और पबकेम जैसे टूल्स के साथ इंटीग्रेशन करके डेटा क्यूरेशन, अणु विश्लेषण और उम्मीदवार अणुओं की प्रस्तावना जटिल कार्यों को स्वचालित करने में एआई एजेंटों की सहायता करते हैं। फेफड़ों के कैंसर के उपचारों पर एक प्रदर्शन में, एजेंट ने सिर्फ एक घंटे में हजारों यौगिकों का विश्लेषण किया और अणु की दृढ़ता (rigidity) तथा शक्तिशालिता के बीच रुझानों की पहचान की। सिस्टम ने मैच्ड मोलेक्यूलर पेयर विश्लेषण किया और यह मूल्यांकन करने के लिए भविष्यवाणी करने वाले मशीन लर्निंग मॉडल तैयार किए कि साइक्लाइज़ेशन (cyclization) दवा की प्रभावकारिता को कैसे प्रभावित करता है। इन अंतर्दृष्टियों के आधार पर, एजेंट ने विशिष्ट संश्लेषण मार्ग और अभिक्रिया तंत्रों के साथ नए रैगीफाइड मैक्रोसाइकल्स का प्रस्ताव रखा। हालांकि यह टूल वैज्ञानिकों द्वारा डेटा प्रबंधन में बिताए गए समय को काफी कम करता है, लेकिन यह स्पष्ट करता है कि कंप्यूटेशनल डिजाइन अभी भी परीक्षण-प्रयोगात्मक सत्यापन की आवश्यकता वाले परिकल्पनाएं हैं। यह सहयोगी दृष्टिकोण कंप्यूटेशनल और बेंच केमिस्ट्स दोनों को मैन्युअल डेटा प्रसंस्करण की तुलना में अधिक वैज्ञानिक तर्क पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।
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