近来,人们对使用深度学习工具来改进计算机药物设计产生了相当大的兴趣,该领域通常被称为化学信息学(Rifaioglu et al., 2018)。然而,其中大多数实验仍然只关注分子及其低级特性,例如 logP,辛醇 / 水分配系数等。未来我们需要对分子设计进行更高级别的控制,并通过自然语言轻松实现控制。
来自伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校和 Google X 的研究者通过提出两项新任务来实现分子与自然语言转换的研究目标:1)为分子生成描述;2)在文本指导下从头生成分子。

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论文地址:http://blender.cs.illinois.edu/paper/molt5.pdf

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