Evolutionäre Algorithmen in der Chemie: Wie Chemiker Moleküle für maschinelles Lernen kodieren

Evolutionäre Algorithmen sind nicht nur etwas für die Natur, sondern auch für die Chemie! Prof. Dr. Frank Glorius und sein Team vom Organisch-Chemischen Institut der Universität Münster haben einen Algorithmus entwickelt, der Moleküle für maschinelles Lernen kodieren kann. Klingt kompliziert? Keine Sorge, ich erkläre es euch!

Also, was machen diese Chemiker da? Sie haben einen Algorithmus entwickelt, der die relevanten Strukturen in einem Molekül erkennt und sie dann in verschiedenen Machine-Learning-Modellen verwendet, um die Eigenschaften der Moleküle zu kodieren. Das Ganze funktioniert für jeden Datensatz von Molekülen und erfordert kein Expertenwissen über die Hintergründe. Das ist super praktisch, sowohl im Alltag als auch in der Chemie.

Aber wie genau funktioniert das? Der Algorithmus basiert auf natürlichen evolutionären Mechanismen wie Fortpflanzung, Mutation und Selektion. Er sucht nach den besten molekularen Darstellungen, indem er die relevanten Strukturen in einem Molekül identifiziert und sie für verschiedene Machine-Learning-Modelle kodiert. Dadurch werden individuell angepasste molekulare Fingerabdrücke erstellt, je nach Modell und Fragestellung.

In einer Studie konnten die Chemiker mit diesen Fingerabdrücken gute Ergebnisse bei der Vorhersage chemischer Reaktionen erzielen. Das ist schonmal ein großer Erfolg! Die Methode wurde sogar in der Fachzeitschrift “Chem” veröffentlicht. Aber das ist noch nicht alles, der Algorithmus kann auch zur Vorhersage von quantenchemischen Eigenschaften und der Toxizität von Molekülen eingesetzt werden. Das sind wirklich nützliche Informationen, wenn man bedenkt, dass organische Chemiker daran interessiert sind, neue Moleküle zu entdecken und zu synthetisieren, die gegen Krankheiten wirken oder anderweitig nützlich sind.

Aber bevor man den Algorithmus anwenden kann, müssen die Forscher die Moleküle zuerst in ein für Computer lesbares Format übertragen. Das ist gar nicht so einfach, es gibt verschiedene Ansätze und Optionen, die bereits erforscht wurden. Der neue Algorithmus soll dabei helfen, den optimalen molekularen Fingerabdruck zu finden.

Wie macht er das? Der Algorithmus wählt schrittweise diejenigen Fingerabdrücke aus einer Vielzahl zufällig generierter aus, die die besten Ergebnisse in der Vorhersage erzielen. Dabei werden Mutationen verwendet, um zufällige Veränderungen in den Fingerabdrücken vorzunehmen, oder Bestandteile zweier Fingerabdrücke werden rekombiniert. Das hört sich kompliziert an, aber es orientiert sich an den Mechanismen der Natur.

Ein weiterer Vorteil dieser Methode ist, dass man nachvollziehen kann, warum ein Modell eine bestimmte Vorhersage macht. Das ist echt praktisch, denn so kann man herausfinden, welche Bestandteile eines Moleküls den Verlauf einer Reaktion beeinflussen. Diese Erkenntnisse können dann gezielt genutzt werden, um Moleküle zu modifizieren.

Natürlich hat der Algorithmus auch seine Grenzen. Es gibt Situationen, in denen andere Methoden wie neuronale Netzwerke einen Vorteil haben, besonders wenn es um menschliches Fachwissen oder große Datenmengen geht. Aber das Hauptziel der Studie war es, eine Methode zu entwickeln, die auf jeden molekularen Datensatz angewendet werden kann und kein Expertenwissen erfordert. Das ist definitiv ein Schritt in die richtige Richtung!

Die finanzielle Unterstützung für diese Arbeit wurde übrigens von der Deutschen Forschungsgemeinschaft bereitgestellt. Ein Hoch auf die Wissenschaft!

Schlagwörter: Frank Glorius + Münster + Machine Learning

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