深度学习如何对化学反应进行分类？

蓝海大脑深度学习液冷工作站研究人员表示：深度学习已经和化学家们做了朋友，一些化学家已经开始用深度学习方法来预测化学反应结果设计实验方案等。最近IBM和伯尔尼大学的研究人员利用一种称为BERT的深度神经网络成功实现了对化学反应的分类，研究结果发表在2021年1月28日的《自然-机器智能》杂志上。对化学反应进行分类非常重要，知道了反应的类别化学家们就可以做很多分析。例如可以预测化学反应的条件、推测反应中的原子变化等等。以前化学家们通常依靠自己的经验来判断反应的类别。近年来，机器学习方法开始引起科学家们的兴趣。IBM和伯尔尼大学的研究者提出的方法就属于这一类， 首先研究者将化学反应方程转写成一种称为SMILES的符号串格式，然后将这一符号串送入一种称为BERT的深度学习模型。该模型对该符号串进行学习，从而理解从反应物到生成结果之间的转换关系。有了这一理解就可以判断出输入反应的类型了，科学家们拿13.2万个化学反应进行了测试发现分类效果可达到98.2%，而此前方法的性能只有41.0%。有趣的是 BERT模型原本是用来理解人的语言的，人们将一句话输入“BERT”，BERT理解了这句话中词与词之间的关系后就可以判断出句子的类型了。化学家将这一工具拿过来用来理解化学反应这一大自然的语言可谓奇思妙想。