감각 속성 예측을 위한 기계 학습된 모델

• Main Authors: WILTSCHKO ALEXANDER, QIAN WEI, WEI JENNIFER, SANCHEZ LENGELING BENJAMIN MANUEL, LEE BRIAN KIHOON, WANG YILIU
• Format: Patent
• Language: Korean
• Published: 10.07.2023
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTEDFOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS; PHYSICS

분자가 양호한 모기 퇴치제일 것인지 여부를 예측하기 위한 컴퓨터 구현 방법이 개시된다. 방법은 전이 학습에 의해 획득된 기계 학습된 예측 모델을 획득하는 단계를 포함한다. 모델은 냄새 예측 태스크를 위해 제1의 더 큰 트레이닝 데이터세트를 이용하고 그리고 분자가 모기 퇴치제로서 기능할 것인지를 예측하기 위해 제2의 더 작은 트레이닝 데이터세트를 이용하여 트레이닝된다. 방법은 선택된 분자의 화학 구조를 설명하는 입력 데이터를 획득하는 단계, 기계 학습된 예측 모델에 대한 입력으로서 선택된 분자의 화학 구조를 설명하는 입력 데이터를 제공하는 단계, 선택된 분자가 기계 학습된 감각 예측 모델의 출력으로서 양호한 모기 퇴치제일 것인 여부를 설명하는 예측 데이터를 수신하는 단계 및 예측 데이터를 출력으로서 제공하는 단계를 더 포함한다. A computer-implemented method for predicting whether a molecule will be a good mosquito repellent is disclosed. The method includes obtaining a machine-learned prediction model obtained by transfer learning. The model has been trained using a first, larger training dataset for an odour prediction task and with a second, smaller training dataset for predicting whether a molecule would function as a mosquito repellent. The method further includes obtaining input data that describes a chemical structure of a selected molecule, providing the input data that describes the chemical structure of the selected molecule as input to the machine-learned prediction model, receiving prediction data descriptive of whether the selected molecule would be a good mosquito repellent as an output of the machine-learned sensory prediction model and providing the prediction data as output.