Nel contesto della scoperta di molecole per la farmaceutica, l'intelligenza artificiale generativa sta rivoluzionando l'identificazione di nuovi composti, superando i metodi tradizionali di screening ad alta intensità di risorse. Il presente lavoro propone una prova di concetto che dimostra l'efficacia di un modello Variational Autoencoder (VAE) con architettura Gated Recurrent Unit (GRU) per la generazione di nuove strutture molecolari. A differenza dei modelli olistici come i Transformer, l'approccio sequenziale VAE-GRU si è dimostrato particolarmente adatto a apprendere la "grammatica" intrinseca del linguaggio chimico SMILES, anche con dataset di dimensioni contenute. Attraverso tre esperimenti sequenziali, abbiamo dimostrato che il modello è in grado di generare molecole chimicamente valide e non presenti nel set di dati di addestramento, mostrando una capacità di generalizzazione e creatività computazionale. Sebbene alcune "sgrammaticature" persistano, l'aumento delle epoche di addestramento e l'introduzione di dataset più variati migliorano significativamente la qualità e la diversità delle molecole generate, gettando le basi per future ricerche sulla progettazione di composti con proprietà desiderate. Disclaimer: Il presente lavoro si configura come una prova di concetto e si concentra sull'esplorazione e la dimostrazione delle potenzialità dei modelli di Intelligenza Artificiale (AI) generativa nell'ambito della ricerca molecolare. I dati e le molecole generati in questo studio sono il risultato di una collaborazione tra l'autrice, ricercatrice in fisica, e il modello linguistico Gemini, uno strumento di Gemini AI. Si sottolinea che i risultati presentati non sostituiscono l'esperienza e la validazione degli esperti di chimica. Al contrario, l'obiettivo è dimostrare come strumenti di AI come Gemini possano agire da catalizzatori per la creatività scientifica, offrendo ai ricercatori un punto di partenza per l'esplorazione di nuove ipotesi e per la progettazione di esperimenti. La convalida sperimentale e l'analisi dettagliata di ogni molecola generata rimangono di esclusiva competenza della comunità scientifica chimica.

L'Intelligenza Artificiale Generativa per la Scoperta di Nuove Molecole con l'approccio VAE-GRU / Sparavigna, Amelia Carolina. - ELETTRONICO. - (2025). [10.5281/zenodo.17073694]

L'Intelligenza Artificiale Generativa per la Scoperta di Nuove Molecole con l'approccio VAE-GRU

Amelia Carolina Sparavigna
2025

Abstract

Nel contesto della scoperta di molecole per la farmaceutica, l'intelligenza artificiale generativa sta rivoluzionando l'identificazione di nuovi composti, superando i metodi tradizionali di screening ad alta intensità di risorse. Il presente lavoro propone una prova di concetto che dimostra l'efficacia di un modello Variational Autoencoder (VAE) con architettura Gated Recurrent Unit (GRU) per la generazione di nuove strutture molecolari. A differenza dei modelli olistici come i Transformer, l'approccio sequenziale VAE-GRU si è dimostrato particolarmente adatto a apprendere la "grammatica" intrinseca del linguaggio chimico SMILES, anche con dataset di dimensioni contenute. Attraverso tre esperimenti sequenziali, abbiamo dimostrato che il modello è in grado di generare molecole chimicamente valide e non presenti nel set di dati di addestramento, mostrando una capacità di generalizzazione e creatività computazionale. Sebbene alcune "sgrammaticature" persistano, l'aumento delle epoche di addestramento e l'introduzione di dataset più variati migliorano significativamente la qualità e la diversità delle molecole generate, gettando le basi per future ricerche sulla progettazione di composti con proprietà desiderate. Disclaimer: Il presente lavoro si configura come una prova di concetto e si concentra sull'esplorazione e la dimostrazione delle potenzialità dei modelli di Intelligenza Artificiale (AI) generativa nell'ambito della ricerca molecolare. I dati e le molecole generati in questo studio sono il risultato di una collaborazione tra l'autrice, ricercatrice in fisica, e il modello linguistico Gemini, uno strumento di Gemini AI. Si sottolinea che i risultati presentati non sostituiscono l'esperienza e la validazione degli esperti di chimica. Al contrario, l'obiettivo è dimostrare come strumenti di AI come Gemini possano agire da catalizzatori per la creatività scientifica, offrendo ai ricercatori un punto di partenza per l'esplorazione di nuove ipotesi e per la progettazione di esperimenti. La convalida sperimentale e l'analisi dettagliata di ogni molecola generata rimangono di esclusiva competenza della comunità scientifica chimica.
2025
L'Intelligenza Artificiale Generativa per la Scoperta di Nuove Molecole con l'approccio VAE-GRU / Sparavigna, Amelia Carolina. - ELETTRONICO. - (2025). [10.5281/zenodo.17073694]
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11583/3002849