ثورة الذكاء الاصطناعي في مجال الكيمياء : التطورات في البحث والتطبيقات

المؤلفون

  • خميس علي عطاالله قسم الكيمياء، كلية العلوم، جامعة بني وليد، بني وليد، ليبيا

DOI:

https://doi.org/10.59743/jbs.v37i2.306

الكلمات المفتاحية:

الذكاء الإصطناعي، الكيمياء، التنبوء، الإبتكار

الملخص

يُحدث الذكاء الاصطناعي (AI) ثورة في مجال الكيمياء من خلال تسريع عمليات الاكتشاف، وتحسين الكفاءة، وتمكين التحليلات المعقدة. يستعرض هذا البحث التطبيقات الرئيسية للذكاء الاصطناعي في الكيمياء، بما في ذلك تصميم الجزيئات، والتنبؤ بالتفاعلات، واكتشاف الأدوية، وعلوم المواد. ويركز على التطورات الحديثة، والتحديات القائمة، والآفاق المستقبلية. من خلال دمج الذكاء الاصطناعي مع الكيمياء التجريبية والنظرية، يسهم الباحثون في إطلاق حقبة جديدة من الكفاءة والابتكار.

المراجع

J. Jumper et al., “Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold,” Nature, vol. 596, no. 7873, pp. 583–592, 2021.

A. Zhavoronkov et al., “Deep learning enables rapid identification of potent DDR1 kinase inhibitors,” Nature Biotechnology, vol. 37, no. 9, pp. 1038–1040, 2019.

P. Schwaller et al., “Predicting retrosynthetic pathways using a combined neural network approach,” Nature Communications, vol. 11, p. 3865, 2020.

K. T. Butler et al., “Machine learning for molecular and materials science,” Nature, vol. 559, no. 7715, pp. 547–555, 2018.

J. Vamathevan et al., “Applications of machine learning in drug discovery and development,” Nature Reviews Drug Discovery, vol. 18, no. 6, pp. 463–477, 2019.

M. Rupp et al., “Computational chemistry methods in the age of machine learning,” Chemical Reviews, vol. 112, no. 3, pp. 1078–1087, 2012.

Q. Liao et al., “Machine learning in catalysis,” Nature Reviews Chemistry, vol. 5, no. 2, pp. 43–58, 2021.

J. Stojanovic et al., “AI for high-throughput screening of drug-like molecules,” Molecular Systems Design & amp; Engineering, vol. 6, no. 5, pp. 859–871, 2021.

T. Xie et al., “Materials discovery and design using machine learning,” Nature Reviews Materials, vol. 5, no. 11, pp. 620–633, 2020.

N. Brown et al., “Chemoinformatics models for reaction prediction,” Nature Chemistry, vol. 12, p. 27, 2020.

S. Johansson, A. Thakkar, T. Kogej, E. Bjerrum, S. Genheden, T. Bastys, et al., "AI-assisted synthesis prediction," Drug Discovery Today: Technologies, vol. 32, pp. 65-72, 2019.

Y. Cheng, Y. Gong, Y. Liu, B. Song, and Q. Zou, "Molecular design in drug discovery: a comprehensive review of deep generative models," Briefings in Bioinformatics, vol. 22, no. 6, pp. bbab344, 2021.

F. Rahimzadeh, L. M. Khanli, P. Salehpoor, F. Golabi, and S. PourBahrami, "Unveiling the evolution of policies for enhancing protein structure predictions: A comprehensive analysis," Computers in Biology and Medicine, vol. 179, p. 108815, 2024.

C. Geng, Z. Wang, and Y. Tang, "Machine learning in Alzheimer’s disease drug discovery and target identification," Ageing Research Reviews, p. 102172, 2023.

V. Voinarovska, M. Kabeshov, D. Dudenko, S. Genheden, and I. V. Tetko, "When yield prediction does not yield prediction: an overview of the current challenges," Journal of Chemical Information and Modeling, vol. 64, no. 1, pp. 42–56, 2023.

A. Valavanidis, "Artificial Intelligence (AI) is Transforming Most Scientific Areas in Chemistry."

I. Papadimitriou, I. Gialampoukidis, S. Vrochidis, and I. Kompatsiaris, "AI methods in materials design, discovery and manufacturing: A review," Computational Materials Science, vol. 235, p. 112793, 2024.

K. Shahzad, A. I. Mardare, and A. W. Hassel, "Accelerating materials discovery: combinatorial synthesis, high-throughput characterization, and computational advances," Science and Technology of Advanced Materials: Methods, vol. 4, no. 1, p. 2292486, 2024.

التنزيلات

منشور

2024-12-25

إصدار

القسم

الكيمياء

كيفية الاقتباس

ثورة الذكاء الاصطناعي في مجال الكيمياء : التطورات في البحث والتطبيقات (عطاالله خ. ع.). (2024). مجلة العلوم الأساسية, 37(2), 401-407. https://doi.org/10.59743/jbs.v37i2.306

المؤلفات المشابهة

1-10 من 12

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.