Elsevier и LG AI Research интегрируют специфические для химии технологии искусственного интеллекта в свои исследования.

Автор: сотрудники Bio-IT World

22 сентября 2026 г. | На прошлой неделе компании Elsevier и LG AI Research объявили о возможностях поиска изображений, позволяющих выявлять визуальную химию в патентах и научной литературе. Специализированная технология компьютерного зрения на основе ИИ, разработанная LG AI Research, используется в процессах извлечения и обработки контента Elsevier для Reaxys, решения Elsevier для поиска химических веществ. Информация о веществах из изображений в патентах и научных журналах собирается гораздо быстрее, точнее и в гораздо большем масштабе, чем это было возможно ранее.

Большая часть информации о веществах и реакциях, на которую полагаются химики, передается с помощью рисунков, схем и диаграмм реакций, а не текста. Обеспечение доступности этой информации в больших масштабах — это специализированная задача в области искусственного интеллекта, заявили компании. Модель, которая неправильно интерпретирует связь, может идентифицировать неверное соединение; модель, которая не определяет структуру, дает химикам неполную картину. Это особенно важно в таких областях, как поиск новинок, конкурентная разведка и планирование синтеза, а также в неорганической и металлоорганической химии, где сложные структуры сложнее извлекать и индексировать.

Новая технология компьютерного зрения на основе искусственного интеллекта от LG AI Research объединяет обнаружение молекул, анализ схем реакций и оптическое распознавание химической структуры (OCSR) в единой модели. Эта химическая модель, получившая название MolMole в LG AI Research, является частью технологии глубокого понимания документов (DDU) от LG AI Research. Согласно опубликованным результатам тестирования, инструмент LG AI Research превосходит альтернативные решения в извлечении химических данных из целой страницы документа.

«До сих пор существовали эталонные наборы данных для оценки производительности отдельных моделей, таких как оптическое распознавание химической структуры (OCSR), но не было эталонного набора данных для оценки производительности извлечения молекулярных структурных формул из полных PDF-документов в контексте реальных задач химиков», — написала команда LG. «Мы хотели создать эталонный набор данных для измерения производительности наших моделей, чтобы активизировать экосистему ИИ, и мы выпустим собственный эталонный набор данных позже в этом году. Мы надеемся, что наша попытка вызовет дискуссии и технический обмен среди исследователей технологий DDU».

Интеграция Elsevier

Система Reaxys от Elsevier объединяет взаимосвязанные химические данные с высокоточным искусственным интеллектом и экспертной обработкой, предоставляя химикам, материаловедам и инженерам надежные данные для выявления и определения приоритетности наиболее перспективных соединений; ускорения открытий с помощью отслеживаемых данных, полученных с помощью ИИ; и разработки масштабируемых и устойчивых методов синтеза.

Компания Elsevier дополнительно проверила конвейеры извлечения данных LG AI, сравнив их с существующими эталонными показателями Reaxys, чтобы точность не приносилась в жертву масштабируемости. Весь конвейер прошел тщательный период тестирования на данных и инструментах обработки данных Elsevier для обеспечения точности и качества перед более широким использованием.

«Каждый час, который химик тратит на расшифровку рисунков или изображений, чтобы увидеть, что уже было создано, — это час, который можно было бы потратить на открытие новых химических соединений», — заявила Мирит Элдор, управляющий директор подразделения биологических наук компании Elsevier, в пресс-релизе. «Наше партнерство с LG AI Research возвращает это время, извлекая больше химических соединений из изображения и перенося их в Reaxys — в виде тщательно отобранных, доступных для поиска и готовых к применению данных. Структура, скрытая на рисунке, должна быть доказательством, а не тупиком».

В том же пресс-релизе Хваён Эдвард Ли, руководитель подразделения трансформации бизнеса в сфере ИИ в LG AI Research, добавил: «Благодаря нашей интеграции с Elsevier мы доказываем, что передовой ИИ, разработанный специально для химии, может беспрепятственно преобразовывать необработанные визуальные данные в структурированные знания для исследователей по всему миру».

Сотрудничество продолжается, и следующим этапом станет извлечение информации о реакциях, что позволит расширить возможности извлечения данных на основе изображений за пределы отдельных веществ и увеличить объем доступных данных о реакциях с помощью Reaxys. Elsevier и LG AI Research также изучают дальнейшие задачи, которые можно решить совместно с клиентами, объединяя специализированные возможности LG AI Research в области искусственного интеллекта с химическим контентом, научной экспертизой и возможностями по отбору информации от Elsevier.

Источник: www.bio-itworld.com