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可解释人工智能的药物发现(CS AI)

深度学习为药物发现提供了希望,包括高级图像分析,分子结构和功能的预测以及具有定制属性的创新化学实体的自动生成。 尽管成功的前瞻性应用程序数量不断增加,但基本的数学模型通常仍然难以理解人的思维。 需要“可解释的”深度学习方法来解决对分子科学机器语言的新叙述的需求。 这篇综述总结了可解释人工智能的最杰出的算法概念,并敢于预测未来的机会,潜在的应用程序和尚存的挑战。

原文题目:Drug discovery with explainable artificial intelligence

原文:Deep learning bears promise for drug discovery, including advanced image analysis, prediction of molecular structure and function, and automated generation of innovative chemical entities with bespoke properties. Despite the growing number of successful prospective applications, the underlying mathematical models often remain elusive to interpretation by the human mind. There is a demand for 'explainable' deep learning methods to address the need for a new narrative of the machine language of the molecular sciences. This review summarizes the most prominent algorithmic concepts of explainable artificial intelligence, and dares a forecast of the future opportunities, potential applications, and remaining challenges.

原文作者:José Jiménez-Luna, Francesca Grisoni, Gisbert Schneider

原文地址:https://arxiv.org/abs/2007.00523

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