Redwood AI kündigt Update des Optimierungsmoduls von Reactosphere an, womit die Funktionen für die experimentelle Planung und die Optimierung chemischer Prozesse verbessert werden
ID: 2251261
Das Optimierungsmodul erweitert Reactosphere über die Reaktionsplanung und die Beschaffungsanalyse hinaus, indem es geführte Workflows zur experimentellen Optimierung einführt, die Bayessche Optimierung, Versuchsplanung und die Planung des Stichprobenumfangs in einem einheitlichen System vereint. Das Unternehmen ist davon überzeugt, dass diese Verbesserung Anwendern helfen wird, die Reaktionsausbeute, die Reinheit und die Prozesseffizienz zu verbessern sowie gleichzeitig unnötige Experimente zu reduzieren und die Entscheidungsfindung in Entwicklungsprogrammen zu verbessern.
Die chemische Optimierung erfordert oft mehrere experimentelle Runden über komplexe variable Räume, einschließlich Reaktionsbedingungen, Katalysatoren, Lösungsmittel und Reagenzkonzentrationen. Das Optimierungsmodul wurde entwickelt, um diesen Prozess zu unterstützen, indem es auf Grundlage vorheriger Ergebnisse nachfolgende experimentelle Bedingungen entweder über vollständig sequenzielle oder batch-sequenzielle Workflows empfiehlt. Das Modul umfasst auch mehrere Akquisitionsstrategien, die es Benutzern ermöglichen, eine sofortige Leistungsverbesserung, eine umfassendere Erforschung des Versuchsraums und eine Verringerung der Unsicherheit je nach Programmzielen auszugleichen.
Um die experimentelle Planung vor Beginn der Laborarbeiten zu unterstützen, führt das Modul Redwoods proprietäre Planungssystem für den Stichprobenumfang ein, mit dem die Anzahl der Experimente geschätzt werden kann, die erforderlich sind, um eine Zielgenauigkeit für die Vorhersage zu erreichen. In Kombination mit einer strukturierten Generierung erster experimenteller Designs sowie der Unterstützung sowohl numerischer als auch kategorialer Variablen ist Redwood der Ansicht, dass diese Funktion die Qualität von Daten in frühen Entwicklungsphasen verbessern, die Leistungsfähigkeit nachgelagerter Modelle stärken und Benutzern helfen kann, experimentelle Ressourcen effizienter zu optimieren.
Nach Einschätzung von Redwood stärken diese Verbesserungen, die nicht nur die Vorhersage von Reaktionen und die chemische Beschaffung, sondern auch die experimentelle Ausführung und Optimierung unterstützen, die Position von Reactosphere als integrierte Chemie-Intelligenzplattform weiter. Das Unternehmen geht davon aus, dass das Modul in den Bereichen pharmazeutische Entwicklung, Materialwissenschaft, Spezialchemikalien und in chemischen Anwendungen im Verteidigungsbereich anwendbar sein kann, bei denen eine effiziente experimentelle Entscheidungsfindung von entscheidender Bedeutung ist.
„[i]Die Optimierung ist einer der iterativsten und ressourcenintensivsten Bereiche der chemischen Entwicklung. Durch die Einführung strukturierter experimenteller Planung und KI-gesteuerter Optimierung in Reactosphere glauben wir, Teams dabei unterstützen zu können, ihre Experimente zu verbessern, unnötige Experimente zu reduzieren und effizientere Ergebnisse zu erzielen. Dies erweitert den praktischen Nutzen der Plattform und unterstützt deren Verwendung in chemischen Anwendungen im Gewerbe, in der Industrie und im Verteidigungswesen weiter“, so Louis Dron, CEO von Redwood AI.
Über Redwood AI Corp.
Redwood AI nutzt fortschrittliche künstliche Intelligenz, um Forschung und Entwicklung in der Chemie zu beschleunigen, mit dem Ziel, die Wirkstoffentdeckung und -entwicklung zu unterstützen sowie Lösungen für Verteidigung und Sicherheit voranzubringen. Das Unternehmen kombiniert Fachkenntnisse in den Bereichen Chemie, KI und Fertigung, um die Synthese und Skalierung von Arzneimitteln zu optimieren. Die Plattform von Redwood AI ist darauf ausgelegt, eine schnellere und effizientere Entwicklung neuer Therapien und chemiegesteuerter Anwendungen zu ermöglichen.
IM NAMEN VON REDWOOD AI CORP.,
„Louis Dron“
Chief Executive Officer
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Louis Dron
Chief Executive Officer
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Die Bayessche Optimierung ist ein stichprobeneffizientes Optimierungsverfahren, das verwendet wird, um bessere Ergebnisse zu finden, wenn Experimente oder Auswertungen teuer oder zeitaufwendig sind. Es verwendet ein Vorhersagemodell und eine Akquisitionsfunktion, um zu entscheiden, welches Experiment oder welche Bedingung als Nächstes getestet werden soll. Siehe [i]Local Optimizers of Acquisition Functions in Bayesian Optimization https://arxiv.org/abs/1901.08350.
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