ਡਰੱਗ ਡਿਸਕਵਰੀ ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਦੀ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ?

ਡਰੱਗ ਡਿਸਕਵਰੀ ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਦੀ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ?

ਛੋਟਾ ਜਵਾਬ: ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਮੀਦਵਾਰ ਅਣੂ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਟੀਨ ਕ੍ਰਮ ਤਿਆਰ ਕਰਕੇ, ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਰੂਟਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦੇ ਕੇ, ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਯੋਗ ਪਰਿਕਲਪਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਾਹਮਣੇ ਰੱਖ ਕੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਦਵਾਈ ਖੋਜ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਟੀਮਾਂ ਘੱਟ "ਅੰਨ੍ਹੇ" ਪ੍ਰਯੋਗ ਚਲਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਖ਼ਤ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ; ਇੱਕ ਓਰੇਕਲ ਵਾਂਗ ਵਿਵਹਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾਲ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਮੁੱਖ ਗੱਲਾਂ:

ਪ੍ਰਵੇਗ : ਵਿਚਾਰ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ GenAI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਸਖ਼ਤ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਨਾਲ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰੋ।

ਪਾਬੰਦੀਆਂ : ਪੀੜ੍ਹੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਇਦਾਦ ਦੀਆਂ ਰੇਂਜਾਂ, ਸਕੈਫੋਲਡ ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ : ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਵਜੋਂ ਮੰਨੋ; ਅਸੈਸ ਅਤੇ ਆਰਥੋਗੋਨਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।

ਟਰੇਸੇਬਿਲਟੀ : ਪ੍ਰੋਂਪਟ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਤਰਕ ਨੂੰ ਲੌਗ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਫੈਸਲੇ ਆਡਿਟਯੋਗ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆਯੋਗ ਰਹਿਣ।

ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧ : ਸ਼ਾਸਨ, ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਨਾਲ ਲੀਕੇਜ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਰੋਕੋ।

ਡਰੱਗ ਡਿਸਕਵਰੀ ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਦੀ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ? ਇਨਫੋਗ੍ਰਾਫਿਕ

ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:

🔗 ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ
ਏਆਈ ਕਿਵੇਂ ਨਿਦਾਨ, ਕਾਰਜ ਪ੍ਰਵਾਹ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।.

🔗 ਕੀ ਏਆਈ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲਵੇਗਾ?
ਇਹ ਪੜਚੋਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਮਨੁੱਖ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।.

🔗 ਕੀ ਏਆਈ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲਵੇਗਾ?
ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਅਤੇ ਅਭਿਆਸ 'ਤੇ AI ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ 'ਤੇ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰੋ।.

🔗 ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੋਜ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ AI ਲੈਬ ਟੂਲ
ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਖੋਜ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਚੋਟੀ ਦੇ AI ਲੈਬ ਟੂਲ।.

ਡਰੱਗ ਡਿਸਕਵਰੀ ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ, ਇੱਕ ਸਾਹ ਵਿੱਚ 😮💨

ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਡਰੱਗ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਉਮੀਦਵਾਰ ਅਣੂ ਬਣਾਉਣ ਨੇਚਰ 2023 (ਲਿਗੈਂਡ ਖੋਜ ਸਮੀਖਿਆ) ਐਲਸੇਵੀਅਰ 2024 ਸਮੀਖਿਆ (ਡੀ ਨੋਵੋ ਡਰੱਗ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲ)

ਅਤੇ ਹਾਂ, ਇਹ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਬਕਵਾਸ ਵੀ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੌਦੇ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਰਾਕੇਟ ਇੰਜਣ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਉਤਸ਼ਾਹੀ ਇੰਟਰਨ ਵਾਂਗ। ਕਲੀਨੀਸ਼ੀਅਨ ਗਾਈਡ (ਭਰਮ ਦਾ ਜੋਖਮ) npj ਡਿਜੀਟਲ ਮੈਡੀਸਨ 2025 (ਭਰਮ + ਸੁਰੱਖਿਆ ਢਾਂਚਾ)

ਇਹ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਮੰਨਣ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਇਨੇ ਕਿਉਂ ਰੱਖਦਾ ਹੈ 💥

ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਖੋਜ ਕੰਮ "ਖੋਜ" ਹੈ। ਰਸਾਇਣਕ ਸਪੇਸ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰੋ, ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰੋ, ਸਾਹਿਤ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰੋ, ਬਣਤਰ-ਫੰਕਸ਼ਨ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰੋ। ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਰਸਾਇਣਕ ਸਪੇਸ... ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅਨੰਤ ਹੈ। ਕੈਮੀਕਲ ਰਿਸਰਚ ਦੇ ਖਾਤੇ 2015 (ਰਸਾਇਣਕ ਸਪੇਸ) ਇਰਵਿਨ ਅਤੇ ਸ਼ੋਇਚੇਟ 2009 (ਰਸਾਇਣਕ ਸਪੇਸ ਸਕੇਲ)

ਤੁਸੀਂ "ਵਾਜਬ" ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਈ ਜੀਵਨ ਬਿਤਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।.

ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਇਸ ਤੋਂ ਬਦਲਦਾ ਹੈ:

  • "ਆਓ ਜਾਂਚ ਕਰੀਏ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕੀ ਸੋਚ ਸਕਦੇ ਹਾਂ"

ਨੂੰ:

  • “ਆਓ ਆਪਾਂ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ, ਸਮਾਰਟ ਸੈੱਟ ਤਿਆਰ ਕਰੀਏ, ਫਿਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੀਏ”

ਇਹ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ । 🧠 ਕੁਦਰਤ 2023 (ਲਿਗੈਂਡ ਖੋਜ ਸਮੀਖਿਆ)

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਤੇ ਇਸ ਬਾਰੇ ਘੱਟ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਇਹ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਗੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ । ਰਸਾਇਣ ਵਿਗਿਆਨੀ, ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨੀ, ਡੀਐਮਪੀਕੇ ਲੋਕ, ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਵਿਗਿਆਨੀ... ਹਰ ਕਿਸੇ ਦੇ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਮਾਨਸਿਕ ਮਾਡਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਜਨਰੇਟਿਵ ਸਿਸਟਮ ਇੱਕ ਸਾਂਝੇ ਸਕੈਚਪੈਡ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਫਰੰਟੀਅਰਜ਼ ਇਨ ਡਰੱਗ ਡਿਸਕਵਰੀ 2024 ਸਮੀਖਿਆ

ਡਰੱਗ ਖੋਜ ਲਈ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਦਾ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਸੰਸਕਰਣ ਕੀ ਹੈ? ✅

ਸਾਰੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਨਹੀਂ ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ। ਇਸ ਸਪੇਸ ਲਈ ਇੱਕ "ਚੰਗਾ" ਸੰਸਕਰਣ ਚਮਕਦਾਰ ਡੈਮੋ ਬਾਰੇ ਘੱਟ ਅਤੇ ਅਨਸੈਕਸੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਬਾਰੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ (ਅਨਸੈਕਸੀ ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਗੁਣ ਹੈ)। ਨੇਚਰ 2023 (ਲਿਗੈਂਡ ਡਿਸਕਵਰੀ ਸਮੀਖਿਆ)

ਇੱਕ ਚੰਗੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਸੈੱਟਅੱਪ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:

ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ, ਤਾਂ ਇਹ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵੀਨਤਾ ਜਨਰੇਟਰ ਹੈ। ਪਾਰਟੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਸਤੀ। ਡਰੱਗ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਮਸਤੀ।.

ਜਿੱਥੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਡਰੱਗ ਖੋਜ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਬੈਠਦਾ ਹੈ 🧭

ਇਹ ਸਧਾਰਨ ਮਾਨਸਿਕ ਨਕਸ਼ਾ ਹੈ। ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਲਗਭਗ ਹਰ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਦੁਹਰਾਓ ਮਹਿੰਗਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਸਪੇਸ ਬਹੁਤ ਵੱਡੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਨੇਚਰ 2023 (ਲਿਗੈਂਡ ਖੋਜ ਸਮੀਖਿਆ)

ਆਮ ਸੰਪਰਕ ਬਿੰਦੂ:

ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਵਿੱਚ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਜਿੱਤਾਂ ਵਰਕਫਲੋ ਏਕੀਕਰਨ , ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੇ "ਜੀਨੀਅਸ" ਹੋਣ ਤੋਂ। ਮਾਡਲ ਇੰਜਣ ਹੈ - ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਕਾਰ ਹੈ। ਨੇਚਰ 2023 (ਲਿਗੈਂਡ ਖੋਜ ਸਮੀਖਿਆ)

ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ: ਡਰੱਗ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਤਰੀਕੇ 📊

ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਅਪੂਰਣ ਮੇਜ਼, ਕਿਉਂਕਿ ਅਸਲ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਥੋੜ੍ਹੀ ਜਿਹੀ ਅਪੂਰਣ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।.

ਔਜ਼ਾਰ / ਪਹੁੰਚ (ਦਰਸ਼ਕਾਂ) ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੀਮਤੀ ਇਹ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਅਤੇ ਕਦੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ)
ਡੀ ਨੋਵੋ ਅਣੂ ਜਨਰੇਟਰ (ਮੁਸਕਰਾਹਟ, ਗ੍ਰਾਫ਼) ਮੈਡ ਕੈਮ + ਕੰਪ ਕੈਮ $$-$$$ ਨਵੇਂ ਐਨਾਲਾਗਾਂ ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ 😎 - ਪਰ ਅਸਥਿਰ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢ ਸਕਦਾ ਹੈ REINVENT 4 GENTRL (Nature Biotech 2019)
ਪ੍ਰੋਟੀਨ / ਬਣਤਰ ਜਨਰੇਟਰ ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ ਟੀਮਾਂ, ਢਾਂਚਾਗਤ ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ $$$ ਕ੍ਰਮ + ਬਣਤਰਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਪਰ "ਮਨਮੋਹਕ ਲੱਗਦਾ ਹੈ" "ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ" ਵਰਗਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਅਲਫ਼ਾਫੋਲਡ (ਕੁਦਰਤ 2021) ਆਰਐਫਡਿਫਿਊਜ਼ਨ (ਕੁਦਰਤ 2023)
ਪ੍ਰਸਾਰ-ਸ਼ੈਲੀ ਦੇ ਅਣੂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਐਡਵਾਂਸਡ ML ਟੀਮਾਂ $$-$$$$ ਕੰਸਟ੍ਰੈਂਟ ਕੰਡੀਸ਼ਨਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​- ਸੈੱਟਅੱਪ... ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਚੀਜ਼ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ JCIM 2024 (ਪ੍ਰਸਾਰ ਮਾਡਲ) PMC 2025 ਪ੍ਰਸਾਰ ਸਮੀਖਿਆ
ਪ੍ਰਾਪਰਟੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸਹਿ-ਪਾਇਲਟ (QSAR + GenAI ਕੰਬੋ) ਡੀਐਮਪੀਕੇ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਟੀਮਾਂ $$ ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਅਤੇ ਰੈਂਕਿੰਗ ਲਈ ਚੰਗਾ - ਜੇਕਰ ਖੁਸ਼ਖਬਰੀ ਵਜੋਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਵੇ ਤਾਂ ਬੁਰਾ 😬 OECD (ਲਾਗੂਤਾ ਡੋਮੇਨ) ADMETlab 2.0
ਰੈਟ੍ਰੋਸਿੰਥੇਸਿਸ ਪਲੈਨਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰਸਾਇਣ, ਸੀ.ਐੱਮ.ਸੀ $$-$$$ ਰੂਟ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਅਜੇ ਵੀ ਵਿਵਹਾਰਕਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ AiZynthFinder 2020 ਕੋਲੀ 2018 (CASP)
ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਲੈਬ ਕੋਪਾਇਲਟ (ਟੈਕਸਟ + ਪਰਖ ਡੇਟਾ) ਅਨੁਵਾਦਕ ਟੀਮਾਂ $$$ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਗਨਲ ਖਿੱਚਣ ਲਈ ਮਦਦਗਾਰ - ਜੇਕਰ ਡੇਟਾ ਖਰਾਬ ਹੈ ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਾ ਖ਼ਤਰਾ ਕੁਦਰਤ 2024 (ਸੈੱਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਵਿੱਚ ਬੈਚ ਪ੍ਰਭਾਵ) npj ਡਿਜੀਟਲ ਮੈਡੀਸਨ 2025 (ਬਾਇਓਟੈਕ ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਮੋਡਲ)
ਸਾਹਿਤ ਅਤੇ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਸਹਾਇਕ ਹਰ ਕੋਈ, ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ $ ਪੜ੍ਹਨ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ - ਪਰ ਭਰਮ ਫਿਸਲਣ ਵਾਲੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੋਜ਼ੇ ਗਾਇਬ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਪੈਟਰਨ 2025 (ਡਰੱਗ ਖੋਜ ਵਿੱਚ LLM) ਕਲੀਨੀਸ਼ੀਅਨ ਗਾਈਡ (ਭਰਮ)
ਕਸਟਮ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਵੱਡੇ ਫਾਰਮਾ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫੰਡ ਪ੍ਰਾਪਤ ਬਾਇਓਟੈਕ $$$$ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਟਰੋਲ + ਏਕੀਕਰਨ - ਇਹ ਮਹਿੰਗਾ ਵੀ ਹੈ ਅਤੇ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਹੌਲੀ ਵੀ (ਮਾਫ਼ ਕਰਨਾ, ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ) ਫਰੰਟੀਅਰਜ਼ ਇਨ ਡਰੱਗ ਡਿਸਕਵਰੀ 2024 ਸਮੀਖਿਆ

ਨੋਟ: ਕੀਮਤ ਪੈਮਾਨੇ, ਗਣਨਾ, ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ "ਪਲੱਗ ਐਂਡ ਪਲੇ" ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਾਂ "ਆਓ ਇੱਕ ਸਪੇਸਸ਼ਿਪ ਬਣਾਈਏ" ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਝਲਕ: ਹਿੱਟ ਡਿਸਕਵਰੀ ਅਤੇ ਡੀ ਨੋਵੋ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਲਈ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ 🧩

ਇਹ ਹੈੱਡਲਾਈਨ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਹੈ: ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ (ਜਾਂ ਇੱਕ ਸਕੈਫੋਲਡ ਤੋਂ) ਉਮੀਦਵਾਰ ਅਣੂ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਜੋ ਇੱਕ ਟਾਰਗੇਟ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ। ਨੇਚਰ ਬਾਇਓਟੈਕਨਾਲੋਜੀ 2019 (GENTRL) REINVENT 4

ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ:

  1. ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ

  2. ਉਮੀਦਵਾਰ ਤਿਆਰ ਕਰੋ

  3. ਹਮਲਾਵਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਿਲਟਰ ਕਰੋ

  4. ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਸੈੱਟ ਚੁਣੋ।

    • ਇਨਸਾਨ ਅਜੇ ਵੀ ਚੁਣਦੇ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਨਸਾਨ ਕਈ ਵਾਰ ਬਕਵਾਸ ਦੀ ਗੰਧ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ

ਅਜੀਬ ਸੱਚਾਈ: ਮੁੱਲ ਸਿਰਫ਼ "ਨਵੇਂ ਅਣੂ" ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਨਵੇਂ ਅਣੂ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਲਈ ਅਰਥ ਰੱਖਦੇ ਹਨ । ਉਹ ਆਖਰੀ ਹਿੱਸਾ ਸਭ ਕੁਝ ਹੈ। ਕੁਦਰਤ 2023 (ਲਿਗੈਂਡ ਖੋਜ ਸਮੀਖਿਆ)

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਬਿਆਨ ਆਉਣਾ: ਜਦੋਂ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅਣਥੱਕ ਜੂਨੀਅਰ ਕੈਮਿਸਟਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਟੀਮ ਨੂੰ ਨੌਕਰੀ 'ਤੇ ਰੱਖਿਆ ਹੈ ਜੋ ਕਦੇ ਸੌਂਦੇ ਨਹੀਂ ਹਨ ਅਤੇ ਕਦੇ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਫਿਰ, ਉਹ ਇਹ ਵੀ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦੇ ਕਿ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸੁਰੱਖਿਆ ਰਣਨੀਤੀ ਇੱਕ ਬੁਰਾ ਸੁਪਨਾ ਕਿਉਂ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ... ਸੰਤੁਲਨ 😅।.

ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਝਲਕ: ਜਨਰੇਟਿਵ AI (ਮਲਟੀ-ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਟਿਊਨਿੰਗ) ਦੇ ਨਾਲ ਲੀਡ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ 🎛️

ਲੀਡ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸੁਪਨੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।.

ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ:

  • ਤਾਕਤ ਵਧਾਓ

  • ਚੋਣਤਮਕਤਾ ਵਧੀ

  • ਮੈਟਾਬੋਲਿਕ ਸਥਿਰਤਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ

  • ਘੁਲਣਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ

  • ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਿਗਨਲ ਬੰਦ

  • ਪਾਰਦਰਸ਼ੀਤਾ "ਬਿਲਕੁਲ ਸਹੀ"

  • ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੀ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣਯੋਗ ਹੋਵੇ

ਇਹ ਕਲਾਸਿਕ ਮਲਟੀ-ਓਬਜੈਕਟਿਵ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਹੈ। ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਮਿਸ਼ਰਣ ਹੋਣ ਦਾ ਦਿਖਾਵਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਟ੍ਰੇਡਆਫ ਹੱਲਾਂ ਦੇ ਸੈੱਟ REINVENT 4 Elsevier 2024 ਸਮੀਖਿਆ (ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲ)

ਟੀਮਾਂ ਇਸਨੂੰ ਵਰਤਣ ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਤਰੀਕੇ:

  • ਐਨਾਲਾਗ ਸੁਝਾਅ : "30 ਅਜਿਹੇ ਰੂਪ ਬਣਾਓ ਜੋ ਕਲੀਅਰੈਂਸ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ ਪਰ ਤਾਕਤ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹਨ"

  • ਸਬਸਟੀਚਿਊਐਂਟ ਸਕੈਨਿੰਗ : ਬਰੂਟ-ਫੋਰਸ ਗਣਨਾ ਦੀ ਬਜਾਏ ਗਾਈਡਡ ਐਕਸਪਲੋਰੇਸ਼ਨ

  • ਸਕੈਫੋਲਡ ਹੌਪਿੰਗ : ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਕੋਰ ਕੰਧ ਨਾਲ ਟਕਰਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਟੌਕਸ, ਆਈਪੀ, ਜਾਂ ਸਥਿਰਤਾ)

  • ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਸੁਝਾਅ : "ਇਹ ਧਰੁਵੀ ਸਮੂਹ ਘੁਲਣਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀਤਾ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ" (ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਹੀ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਮਦਦਗਾਰ)

ਇੱਕ ਸਾਵਧਾਨੀ: ਪ੍ਰਾਪਰਟੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਭੁਰਭੁਰਾ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤੁਹਾਡੀ ਰਸਾਇਣਕ ਲੜੀ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦਾ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ, ਬਹੁਤ ਗਲਤ। ਅਤੇ ਇਹ ਲਾਲ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ। OECD QSAR ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸਿਧਾਂਤ (ਲਾਗੂਤਾ ਡੋਮੇਨ) ਵੀਵਰ 2008 (ਲਾਗੂਤਾ ਦਾ QSAR ਡੋਮੇਨ)

ਨੇੜਿਓਂ ਦੇਖੋ: ADMET, ਜ਼ਹਿਰੀਲਾਪਣ, ਅਤੇ "ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਨਾ ਮਾਰੋ" ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ 🧯

ADMET ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਮੀਦਵਾਰ ਚੁੱਪ-ਚਾਪ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ ਨੂੰ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਪਰ ਇਹ ਟਾਲਣਯੋਗ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ADMETlab 2.0 ਵਾਰਿੰਗ 2015 (ਅਟ੍ਰੀਸ਼ਨ)

ਆਮ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ:

  • ਮੈਟਾਬੋਲਿਕ ਦੇਣਦਾਰੀਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ (ਮੈਟਾਬੋਲਿਜ਼ਮ ਦੀਆਂ ਸਾਈਟਾਂ, ਕਲੀਅਰੈਂਸ ਰੁਝਾਨ)

  • ਸੰਭਾਵਿਤ ਜ਼ਹਿਰੀਲੇਪਣ ਦੇ ਨਮੂਨੇ (ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ, ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਇੰਟਰਮੀਡੀਏਟ ਪ੍ਰੌਕਸੀ) ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਨਾ

  • ਘੁਲਣਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀਤਾ ਰੇਂਜਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ

  • HERG ਜੋਖਮ ਘਟਾਉਣ ਜਾਂ ਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸੋਧਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣਾ 🧪 FDA (ICH E14/S7B ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ) EMA (ICH E14/S7B ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ)

ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਪੈਟਰਨ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: ਵਿਕਲਪਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦੇਣ ਲਈ GenAI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਪਰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।

ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਇੰਜਣ ਹੈ। ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਜੇ ਵੀ ਪਰਖਾਂ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।.

ਨੇੜਿਓਂ ਦੇਖੋ: ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੀਨ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਲਈ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ 🧬✨

ਡਰੱਗ ਦੀ ਖੋਜ ਸਿਰਫ਼ ਛੋਟੇ ਅਣੂਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹਨਾਂ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ:

ਪ੍ਰੋਟੀਨ ਅਤੇ ਕ੍ਰਮ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕ੍ਰਮਾਂ ਦੀ "ਭਾਸ਼ਾ" ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ML ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੈਪ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪਰ ਇੱਥੇ ਆਮ ਬੈਕਟਰੈਕ ਹੈ: ਇਹ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੈਪ ਕਰਦਾ ਹੈ... ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਕਿਉਂਕਿ ਇਮਯੂਨੋਜੈਨੀਸਿਟੀ, ਪ੍ਰਗਟਾਵਾ, ਗਲਾਈਕੋਸਾਈਲੇਸ਼ਨ ਪੈਟਰਨ, ਅਤੇ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਬੇਰਹਿਮ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਲਫ਼ਾਫੋਲਡ (ਕੁਦਰਤ 2021) ਪ੍ਰੋਟੀਨ ਜਨਰੇਟਰ (ਨੈਟ ਬਾਇਓਟੈਕ 2024)

ਇਸ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੈੱਟਅੱਪਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

  • ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲਤਾ ਫਿਲਟਰ

  • ਇਮਯੂਨੋਜੈਨਿਸਿਟੀ ਜੋਖਮ ਸਕੋਰਿੰਗ

  • ਨਿਰਮਾਣਯੋਗਤਾ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ

  • ਤੇਜ਼ ਦੁਹਰਾਓ ਲਈ ਗਿੱਲੇ ਲੈਬ ਲੂਪਸ 🧫

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸੀਕਵੈਂਸ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦੀਵਾ ਵਾਂਗ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।.

ਨੇੜਿਓਂ ਦੇਖੋ: ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਅਤੇ ਪਿਛਲਾ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਸੁਝਾਅ 🧰

ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਸਿਰਫ਼ ਅਣੂ ਵਿਚਾਰਧਾਰਾ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਰਸਾਇਣ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਘੁਸਪੈਠ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।.

ਰੈਟਰੋਸਿੰਥੇਸਿਸ ਯੋਜਨਾਕਾਰ ਇਹ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ:

  • ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਅਹਾਤੇ ਲਈ ਰਸਤੇ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕਰੋ

  • ਵਪਾਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਸੁਝਾਓ

  • ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਜਾਂ ਸਮਝੀ ਗਈ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਨੁਸਾਰ ਰੂਟਾਂ ਨੂੰ ਦਰਜਾ ਦਿਓ

  • ਕੈਮਿਸਟਾਂ ਨੂੰ "ਪਿਆਰੇ ਪਰ ਅਸੰਭਵ" ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਰੱਦ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੋ AiZynthFinder 2020 ਕੋਲੀ 2018 (CASP)

ਇਹ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਮੀਦਵਾਰ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਫਿਰ ਵੀ, ਮਨੁੱਖ ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ:

  • ਰੀਐਜੈਂਟ ਉਪਲਬਧਤਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ

  • ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਅਸਲ ਹਨ

  • ਕੁਝ ਕਦਮ ਕਾਗਜ਼ 'ਤੇ ਵਧੀਆ ਲੱਗਦੇ ਹਨ ਪਰ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ

ਇੱਕ ਘੱਟ-ਸੰਪੂਰਨ ਰੂਪਕ, ਪਰ ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਫਿਰ ਵੀ ਵਰਤਾਂਗਾ: ਰੈਟ੍ਰੋਸਿੰਥੇਸਿਸ AI ਇੱਕ GPS ਵਾਂਗ ਹੈ ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਹੀ ਹੈ, ਸਿਵਾਏ ਕਈ ਵਾਰ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਝੀਲ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਸ਼ਾਰਟਕੱਟ ਹੈ। 🚗🌊 ਕੋਲੀ 2017 (ਕੰਪਿਊਟਰ-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਰੈਟ੍ਰੋਸਿੰਥੇਸਿਸ)

ਡਾਟਾ, ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਮਾਡਲ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾਵਾਂ ਦੀ ਭਿਆਨਕ ਹਕੀਕਤ 🧾🧪

ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਲੈਬ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕਾਗਜ਼ 'ਤੇ, ਇਹ ਸਧਾਰਨ ਲੱਗਦਾ ਹੈ।.

ਹਾ। ਨਹੀਂ।.

ਅਸਲ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਡੇਟਾ ਇਹ ਹੈ:

ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਜਨਰੇਟਿਵ ਸਿਸਟਮ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ:

ਜਦੋਂ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਗੈਰ-ਸਪੱਸ਼ਟ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਮਾਹਰ ਨੂੰ ਖੁੰਝ ਸਕਦਾ ਹੈ।.

ਜਦੋਂ ਇਹ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਚੁੱਪਚਾਪ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਦਰਵਾਜ਼ਾ ਨਹੀਂ ਖੋਲ੍ਹਦਾ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਗਲਤ ਸਿੱਟੇ ਵੱਲ ਧੱਕਦਾ ਹੈ। ਇਸੇ ਲਈ ਸ਼ਾਸਨ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ ਸਮੀਖਿਆ ਵਿਕਲਪਿਕ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਕਲੀਨੀਸ਼ੀਅਨ ਗਾਈਡ (ਭਰਮ) npj ਡਿਜੀਟਲ ਮੈਡੀਸਨ 2025 (ਭਰਮ + ਸੁਰੱਖਿਆ ਢਾਂਚਾ)

ਜੋਖਮ, ਸੀਮਾਵਾਂ, ਅਤੇ "ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਾਲੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੁਆਰਾ ਮੂਰਖ ਨਾ ਬਣੋ" ਭਾਗ ⚠️

ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਗੱਲ ਯਾਦ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਯਾਦ ਰੱਖੋ: ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਪ੍ਰੇਰਕ ਹੈ। ਇਹ ਗਲਤ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਸਹੀ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡਾਕਟਰੀ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੀ ਗਾਈਡ (ਭਰਮ)

ਮੁੱਖ ਜੋਖਮ:

ਘਟਾਉਣ ਦੇ ਉਪਾਅ ਜੋ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ:

  • ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਚੱਕਰ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ

  • ਟਰੇਸੇਬਿਲਟੀ ਲਈ ਲੌਗ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ

  • ਔਰਥੋਗੋਨਲ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੋ (ਪ੍ਰੀਖਣ, ਵਿਕਲਪਿਕ ਮਾਡਲ)

  • ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਅਤੇ ਫਿਲਟਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਲਾਗੂ ਕਰੋ

  • ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਵਜੋਂ ਸਮਝੋ, ਸੱਚ ਦੀਆਂ ਗੋਲੀਆਂ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ OECD QSAR ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ

ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਇੱਕ ਪਾਵਰ ਟੂਲ ਹੈ। ਪਾਵਰ ਟੂਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤਰਖਾਣ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ... ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਤਾਂ ਉਹ ਗਲਤੀਆਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ।.

ਟੀਮਾਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਹਫੜਾ-ਦਫੜੀ ਦੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਅਪਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ 🧩🛠️

ਟੀਮਾਂ ਅਕਸਰ ਸੰਗਠਨ ਨੂੰ ਵਿਗਿਆਨ ਮੇਲੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲੇ ਬਿਨਾਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਗੋਦ ਲੈਣ ਦਾ ਰਸਤਾ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ:

ਨਾਲ ਹੀ, ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਨੂੰ ਘੱਟ ਨਾ ਸਮਝੋ। ਜੇਕਰ ਰਸਾਇਣ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਉਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਧੱਕਾ ਮਾਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰ ਦੇਣਗੇ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਦਾ ਸਤਿਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਜਲਦੀ ਅਪਣਾ ਲੈਣਗੇ। ਮਨੁੱਖ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਜ਼ਾਕੀਆ ਹੁੰਦੇ ਹਨ 🙂।.

ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਜ਼ੂਮ ਆਊਟ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਡਰੱਗ ਡਿਸਕਵਰੀ ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਦੀ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ? 🔭

ਜ਼ੂਮ ਆਊਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਭੂਮਿਕਾ "ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ" ਦੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ "ਵਿਗਿਆਨਕ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ" ਹੈ। ਨੇਚਰ 2023 (ਲਿਗੈਂਡ ਖੋਜ ਸਮੀਖਿਆ)

ਇਹ ਟੀਮਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ:

  • ਹਰ ਹਫ਼ਤੇ ਹੋਰ ਪਰਿਕਲਪਨਾਵਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੋ

  • ਪ੍ਰਤੀ ਚੱਕਰ ਹੋਰ ਉਮੀਦਵਾਰ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਰੱਖੋ

  • ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਮਝਦਾਰੀ ਨਾਲ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ

  • ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਦੁਹਰਾਓ ਲੂਪਸ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰੋ

  • ਸਿਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਗਿਆਨ ਸਾਂਝਾ ਕਰੋ ਪੈਟਰਨ 2025 (ਡਰੱਗ ਖੋਜ ਵਿੱਚ LLM)

ਅਤੇ ਸ਼ਾਇਦ ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਸਮਝਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਹਿੱਸਾ: ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਰਬਾਦ ਨਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ । ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਵਿਧੀ, ਰਣਨੀਤੀ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ - ਹੱਥੀਂ ਵੇਰੀਐਂਟ ਸੂਚੀਆਂ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਦਿਨ ਬਿਤਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ। ਕੁਦਰਤ 2023 (ਲਿਗੈਂਡ ਖੋਜ ਸਮੀਖਿਆ)

ਤਾਂ ਹਾਂ, ਡਰੱਗ ਡਿਸਕਵਰੀ ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਇੱਕ ਐਕਸਲੇਟਰ, ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਰ, ਇੱਕ ਫਿਲਟਰ, ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਹੈ। ਪਰ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਭੂਮਿਕਾ।.

ਸਮਾਪਤੀ ਸਾਰ 🧾✅

ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਆਧੁਨਿਕ ਦਵਾਈ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਸਮਰੱਥਾ ਬਣ ਰਹੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਣੂ, ਪਰਿਕਲਪਨਾ, ਕ੍ਰਮ ਅਤੇ ਰਸਤੇ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ - ਅਤੇ ਇਹ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਫਰੰਟੀਅਰਜ਼ ਇਨ ਡਰੱਗ ਡਿਸਕਵਰੀ 2024 ਸਮੀਖਿਆ ਨੇਚਰ 2023 (ਲਿਗੈਂਡ ਖੋਜ ਸਮੀਖਿਆ)

ਸੰਖੇਪ ਬੁਲੇਟ:

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸਹਿਯੋਗੀ ਵਾਂਗ ਵਰਤਦੇ ਹੋ - ਇੱਕ ਓਰੇਕਲ ਵਾਂਗ ਨਹੀਂ - ਤਾਂ ਇਹ ਸੱਚਮੁੱਚ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਓਰੇਕਲ ਵਾਂਗ ਵਰਤਦੇ ਹੋ... ਖੈਰ, ਤੁਸੀਂ ਦੁਬਾਰਾ ਝੀਲ ਵਿੱਚ ਉਸ GPS ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। 🚗🌊

ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ

ਡਰੱਗ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਦੀ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ?

ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਮੀਦਵਾਰ ਅਣੂਆਂ, ਪ੍ਰੋਟੀਨ ਕ੍ਰਮਾਂ, ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਰੂਟਾਂ, ਅਤੇ ਜੈਵਿਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾਵਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦੇ ਕੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਲੀਡ ਅਨੁਕੂਲਨ ਵਿੱਚ ਵਿਚਾਰ ਫਨਲ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੁੱਲ ਘੱਟ "ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲੋ" ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਕਲਪ ਤਿਆਰ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਫਿਰ ਸਖ਼ਤ ਫਿਲਟਰ ਕਰਕੇ "ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ" ਵਧੇਰੇ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਿਤ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਐਕਸਲੇਟਰ ਵਜੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਟੈਂਡਅਲੋਨ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ।.

ਡਰੱਗ ਖੋਜ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਕਿੱਥੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ?

ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਸਪੇਸ ਵਿਸ਼ਾਲ ਹੈ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਓ ਮਹਿੰਗਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹਿੱਟ ਪਛਾਣ, ਡੀ ਨੋਵੋ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਅਤੇ ਲੀਡ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ। ਟੀਮਾਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ADMET ਟ੍ਰਾਈਏਜ, ਰੀਟਰੋਸਿੰਥੇਸਿਸ ਸੁਝਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਸਾਹਿਤ ਜਾਂ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਵੀ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਲਾਭ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਮਾਡਲ ਦੇ "ਸਮਾਰਟ" ਹੋਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਫਿਲਟਰਾਂ, ਸਕੋਰਿੰਗ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਨਾਲ ਪੀੜ੍ਹੀ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਤੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।

ਤੁਸੀਂ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਕਿਵੇਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਜੋ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲ ਬੇਕਾਰ ਅਣੂ ਪੈਦਾ ਨਾ ਕਰਨ?

ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਪਹੁੰਚ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਪੀੜ੍ਹੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ: ਜਾਇਦਾਦ ਰੇਂਜ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਘੁਲਣਸ਼ੀਲਤਾ ਜਾਂ ਲੌਗਪੀ ਟੀਚੇ), ਸਕੈਫੋਲਡ ਜਾਂ ਸਬਸਟ੍ਰਕਚਰ ਨਿਯਮ, ਬਾਈਡਿੰਗ-ਸਾਈਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਸੀਮਾਵਾਂ। ਫਿਰ ਚਿਕਿਤਸਕ ਰਸਾਇਣ ਫਿਲਟਰ (ਪੇਨ/ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਸਮੂਹਾਂ ਸਮੇਤ) ਅਤੇ ਸਿੰਥੇਸਾਈਜੇਬਿਲਟੀ ਜਾਂਚਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ। ਰੁਕਾਵਟ-ਪਹਿਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਸਾਰ-ਸ਼ੈਲੀ ਦੇ ਅਣੂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ REINVENT 4 ਵਰਗੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਨਾਲ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਬਹੁ-ਉਦੇਸ਼ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਏਨਕੋਡ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।.

ਭਰਮ ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ GenAI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

ਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਵਜੋਂ ਮੰਨੋ, ਇੱਕ ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਅਸੈਸ ਅਤੇ ਆਰਥੋਗੋਨਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੋ। QSAR-ਸ਼ੈਲੀ ਦੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਹਮਲਾਵਰ ਫਿਲਟਰਿੰਗ, ਡੌਕਿੰਗ ਜਾਂ ਸਕੋਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਹੋਣਯੋਗਤਾ-ਡੋਮੇਨ ਜਾਂਚਾਂ ਨਾਲ ਪੀੜ੍ਹੀ ਨੂੰ ਜੋੜੋ। ਜਦੋਂ ਵੀ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਮਾਨ ਬਣਾਓ, ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਵੰਡ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਰਸਾਇਣ ਵਿਗਿਆਨ ਜਾਂ ਹਿੱਲਦੇ ਜੈਵਿਕ ਦਾਅਵਿਆਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ ਸਮੀਖਿਆ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਬਣੀ ਹੋਈ ਹੈ।.

ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਲੀਕ ਹੋਣ, IP ਜੋਖਮ, ਅਤੇ "ਯਾਦ ਕੀਤੇ" ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਰੋਕ ਸਕਦੇ ਹੋ?

ਗਵਰਨੈਂਸ ਅਤੇ ਐਕਸੈਸ ਕੰਟਰੋਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਅਚਾਨਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਵਿੱਚ ਨਾ ਰੱਖਿਆ ਜਾਵੇ, ਅਤੇ ਆਡਿਟਯੋਗਤਾ ਲਈ ਲੌਗ ਪ੍ਰੋਂਪਟ/ਆਉਟਪੁੱਟ। ਨਵੀਨਤਾ ਅਤੇ ਸਮਾਨਤਾ ਜਾਂਚਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਉਮੀਦਵਾਰ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਮਿਸ਼ਰਣਾਂ ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਬਹੁਤ ਨੇੜੇ ਨਾ ਬੈਠਣ। ਬਾਹਰੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਆਗਿਆ ਹੈ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਿਯਮ ਰੱਖੋ, ਅਤੇ ਉੱਚ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਲਈ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ। ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ "ਬਹੁਤ ਜਾਣੂ" ਸੁਝਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਫੜਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।.

ਲੀਡ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਮਲਟੀ-ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਟਿਊਨਿੰਗ ਲਈ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?

ਲੀਡ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ, ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਕੀਮਤੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ "ਸੰਪੂਰਨ" ਮਿਸ਼ਰਣ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਈ ਟ੍ਰੇਡਆਫ ਹੱਲ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਮ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਐਨਾਲਾਗ ਸੁਝਾਅ, ਗਾਈਡਡ ਸਬਸਟੀਚਿਊਐਂਟ ਸਕੈਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਸਕੈਫੋਲਡ ਹੌਪਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜਦੋਂ ਪੋਟੇਂਸੀ, ਟੌਕਸ, ਜਾਂ ਆਈਪੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਪ੍ਰਗਤੀ ਨੂੰ ਰੋਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਪ੍ਰਾਪਰਟੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਭੁਰਭੁਰਾ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਟੀਮਾਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਈ ਮਾਡਲਾਂ ਵਾਲੇ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਨੂੰ ਦਰਜਾ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਫਿਰ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।.

ਕੀ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੀਨ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?

ਹਾਂ - ਟੀਮਾਂ ਇਸਨੂੰ ਐਂਟੀਬਾਡੀ ਕ੍ਰਮ ਪੈਦਾ ਕਰਨ, ਐਫੀਨਿਟੀ ਪਰਿਪੱਕਤਾ ਵਿਚਾਰਾਂ, ਸਥਿਰਤਾ ਸੁਧਾਰਾਂ, ਅਤੇ ਐਨਜ਼ਾਈਮ ਜਾਂ ਪੇਪਟਾਇਡ ਖੋਜ ਲਈ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ। ਪ੍ਰੋਟੀਨ/ਕ੍ਰਮ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿਕਾਸਯੋਗ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵੀ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾਯੋਗ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵਿਕਾਸਯੋਗਤਾ, ਇਮਯੂਨੋਜੈਨਿਸਿਟੀ, ਅਤੇ ਨਿਰਮਾਣਯੋਗਤਾ ਫਿਲਟਰਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਅਲਫ਼ਾਫੋਲਡ ਵਰਗੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਸਾਧਨ ਤਰਕ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ "ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾਯੋਗ ਬਣਤਰ" ਅਜੇ ਵੀ ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ, ਕਾਰਜ, ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਾ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਵੈੱਟ-ਲੈਬ ਲੂਪਸ ਜ਼ਰੂਰੀ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।.

ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਸਿੰਥੇਸਿਸ ਪਲੈਨਿੰਗ ਅਤੇ ਰੈਟਰੋਸਿੰਥੇਸਿਸ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ?

ਰੈਟਰੋਸਿੰਥੇਸਿਸ ਯੋਜਨਾਕਾਰ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਸੰਭਵ ਮਾਰਗਾਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਰੱਦ ਕਰਨ ਲਈ ਰੂਟ, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਰੂਟ ਰੈਂਕਿੰਗ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ। AiZynthFinder-ਸ਼ੈਲੀ ਦੀ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਵਰਗੇ ਸਾਧਨ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਰਸਾਇਣ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਤੋਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਵਿਵਹਾਰਕਤਾ ਜਾਂਚਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਪਲਬਧਤਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਸਕੇਲ-ਅੱਪ ਪਾਬੰਦੀਆਂ, ਅਤੇ "ਕਾਗਜ਼ੀ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆਵਾਂ" ਜੋ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰਣੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ, ਇਹ ਰਸਾਇਣ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਹੱਲ ਹੋਣ ਦਾ ਦਿਖਾਵਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ।.

ਹਵਾਲੇ

  1. ਕੁਦਰਤ - ਲਿਗੈਂਡ ਖੋਜ ਸਮੀਖਿਆ (2023) - nature.com

  2. ਨੇਚਰ ਬਾਇਓਟੈਕਨਾਲੋਜੀ - GENTRL (2019) - nature.com

  3. ਕੁਦਰਤ - ਅਲਫ਼ਾਫੋਲਡ (2021) - nature.com

  4. ਕੁਦਰਤ - ਆਰਐਫਡਿਫਿਊਜ਼ਨ (2023) - nature.com

  5. ਕੁਦਰਤ ਬਾਇਓਟੈਕਨਾਲੋਜੀ - ਪ੍ਰੋਟੀਨ ਜਨਰੇਟਰ (2024) - nature.com

  6. ਕੁਦਰਤ ਸੰਚਾਰ - ਸੈੱਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਵਿੱਚ ਬੈਚ ਪ੍ਰਭਾਵ (2024) - nature.com

  7. npj ਡਿਜੀਟਲ ਮੈਡੀਸਨ - ਭਰਮ + ਸੁਰੱਖਿਆ ਢਾਂਚਾ (2025) - nature.com

  8. npj ਡਿਜੀਟਲ ਮੈਡੀਸਨ - ਬਾਇਓਟੈਕ ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਮੋਡਲ (2025) - nature.com

  9. ਵਿਗਿਆਨ - ਪ੍ਰੋਟੀਨMPNN (2022) - science.org

  10. ਸੈੱਲ ਪੈਟਰਨ - ਡਰੱਗ ਖੋਜ ਵਿੱਚ LLMs (2025) - cell.com

  11. ਸਾਇੰਸਡਾਇਰੈਕਟ (ਐਲਸੇਵੀਅਰ) - ਡੀ ਨੋਵੋ ਡਰੱਗ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲ (2024) - sciencedirect.com

  12. ਸਾਇੰਸਡਾਇਰੈਕਟ (ਐਲਸੇਵੀਅਰ) - ਵੋਗਟ (2023): ਨਵੀਨਤਾ/ਵਿਲੱਖਣਤਾ ਸੰਬੰਧੀ ਚਿੰਤਾਵਾਂ - sciencedirect.com

  13. ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (ਸਾਇੰਸਡਾਇਰੈਕਟ) - ਦਵਾਈ ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਏਆਈ (2025) - sciencedirect.com

  14. ਪਬਮੇਡ ਸੈਂਟਰਲ - ਕਲੀਨੀਸ਼ੀਅਨ ਗਾਈਡ (ਭਰਮ ਦਾ ਜੋਖਮ) - nih.gov

  15. ਰਸਾਇਣ ਖੋਜ ਦੇ ਖਾਤੇ (ACS ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ) - ਰਸਾਇਣਕ ਸਪੇਸ (2015) - acs.org

  16. ਪਬਮੇਡ ਸੈਂਟਰਲ - ਇਰਵਿਨ ਅਤੇ ਸ਼ੋਇਚੇ (2009): ਰਸਾਇਣਕ ਸਪੇਸ ਸਕੇਲ - nih.gov

  17. ਡਰੱਗ ਡਿਸਕਵਰੀ ਵਿੱਚ ਫਰੰਟੀਅਰਜ਼ (ਪਬਮੇਡ ਸੈਂਟਰਲ) - ਸਮੀਖਿਆ (2024) - nih.gov

  18. ਜਰਨਲ ਆਫ਼ ਕੈਮੀਕਲ ਇਨਫਰਮੇਸ਼ਨ ਐਂਡ ਮਾਡਲਿੰਗ (ACS ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ) - ਡੀ ਨੋਵੋ ਡਰੱਗ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਾਰ ਮਾਡਲ (2024) - acs.org

  19. ਪਬਮੇਡ ਸੈਂਟਰਲ - ਰੀਇਨਵੈਂਟ 4 (ਓਪਨ ਫਰੇਮਵਰਕ) - nih.gov

  20. PubMed Central - ADMETlab 2.0 (ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ADMET ਮਾਮਲੇ) - nih.gov

  21. OECD - (Q)SAR ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਲਈ ਸਿਧਾਂਤ - oecd.org

  22. OECD - (Q)SAR ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ 'ਤੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ - oecd.org

  23. ਰਸਾਇਣ ਖੋਜ ਦੇ ਲੇਖਾ (ACS ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ) - ਕੰਪਿਊਟਰ-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ / CASP (ਕੋਲੀ, 2018) - acs.org

  24. ACS ਸੈਂਟਰਲ ਸਾਇੰਸ (ACS ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ) - ਕੰਪਿਊਟਰ-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਰੀਟਰੋਸਿੰਥੇਸਿਸ (ਕੋਲੀ, 2017) - acs.org

  25. ਪਬਮੇਡ ਸੈਂਟਰਲ - ਏਆਈਜ਼ਿੰਥਫਾਈਂਡਰ (2020) - nih.gov

  26. ਪਬਮੇਡ - ਲਿਪਿੰਸਕੀ: 5 ਸੰਦਰਭ ਦਾ ਨਿਯਮ - nih.gov

  27. ਜਰਨਲ ਆਫ਼ ਮੈਡੀਸਨਲ ਕੈਮਿਸਟਰੀ (ACS ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ) - ਬੇਲ ਅਤੇ ਹੋਲੋਵੇ (2010): ਦਰਦ - acs.org

  28. ਪਬਮੇਡ - ਵਾਰਿੰਗ (2015): ਐਟਰੀਸ਼ਨ - nih.gov

  29. ਪਬਮੇਡ - ਰਾਈਵਜ਼ (2021): ਪ੍ਰੋਟੀਨ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ - nih.gov

  30. ਪਬਮੇਡ ਸੈਂਟਰਲ - ਲੀਕ ਐਟ ਅਲ. (2010): ਬੈਚ ਪ੍ਰਭਾਵ - nih.gov

  31. ਪਬਮੇਡ ਸੈਂਟਰਲ - ਡਿਫਿਊਜ਼ਨ ਸਮੀਖਿਆ (2025) - nih.gov

  32. FDA - E14 ਅਤੇ S7B: QT/QTc ਅੰਤਰਾਲ ਦੇ ਲੰਬੇ ਹੋਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਐਰਿਥਮਿਕ ਸੰਭਾਵੀ (ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ) ਦਾ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਕਲੀਨਿਕਲ ਮੁਲਾਂਕਣ - fda.gov

  33. ਯੂਰਪੀਅਨ ਮੈਡੀਸਨ ਏਜੰਸੀ - ICH ਗਾਈਡਲਾਈਨ E14/S7B ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ - europa.eu

  34. USENIX - ਕਾਰਲਿਨੀ ਅਤੇ ਹੋਰ (2021): ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਕੱਢਣਾ - usenix.org

  35. ਐਡਿਨਬਰਗ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ - ਡਿਜੀਟਲ ਖੋਜ ਸੇਵਾਵਾਂ - ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਲੈਬ ਨੋਟਬੁੱਕ (ELN) ਸਰੋਤ - ed.ac.uk

  36. ਸਾਇੰਸਡਾਇਰੈਕਟ (ਐਲਸੇਵੀਅਰ) - ਵੀਵਰ (2008): ਲਾਗੂ ਹੋਣ ਦਾ QSAR ਡੋਮੇਨ - sciencedirect.com

ਅਧਿਕਾਰਤ AI ਸਹਾਇਕ ਸਟੋਰ 'ਤੇ ਨਵੀਨਤਮ AI ਲੱਭੋ

ਸਾਡੇ ਬਾਰੇ

ਬਲੌਗ ਤੇ ਵਾਪਸ ਜਾਓ