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Bengio實(shí)驗(yàn)室推出開源AI藥物研發(fā)平臺,唐建領(lǐng)隊(duì)清北上交學(xué)生參與

豐色 發(fā)自 凹非寺
量子位 報(bào)道 | 公眾號 QbitAI

AI制藥,讓“大海撈針”變成“按圖索驥”,研發(fā)時(shí)間一度從10年縮短到18個(gè)月!

而一個(gè)好的開源平臺也是未來AI醫(yī)藥研發(fā)發(fā)展的關(guān)鍵之一。

現(xiàn)在,來自加拿大蒙特利爾學(xué)習(xí)算法研究所(Mila)的唐建團(tuán)隊(duì),就推出了一個(gè)專門用于AI藥物研發(fā)開源機(jī)器學(xué)習(xí)平臺——TorchDrug。

研究人員可以在該平臺上免費(fèi)使用或貢獻(xiàn)AI藥研相關(guān)的算法、庫、軟件等工具。

Bengio實(shí)驗(yàn)室推出開源AI藥物研發(fā)平臺,唐建領(lǐng)隊(duì)清北上交學(xué)生參與

唐建表示:

希望這個(gè)平臺能夠?qū)C(jī)器學(xué)習(xí)和生物醫(yī)學(xué)界的研究人員聚集在一起,加速新藥發(fā)現(xiàn)的過程,并在未來成為該領(lǐng)域一個(gè)領(lǐng)先的開源平臺。

基于PyTorch的藥物研發(fā)原型設(shè)計(jì)平臺

TorchDrug涵蓋了從圖機(jī)器學(xué)習(xí) (圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、幾何深度學(xué)習(xí)和知識圖譜)、深度生成模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)的技術(shù),基于PyTorch平臺。

提供了一個(gè)全面而靈活的接口來支持藥物發(fā)現(xiàn)模型的快速原型設(shè)計(jì)。

可以用來進(jìn)行成藥屬性預(yù)測、預(yù)訓(xùn)練分子表征、分子生成、逆合成以及知識圖譜推理,官方也提供了詳細(xì)的教程。

Bengio實(shí)驗(yàn)室推出開源AI藥物研發(fā)平臺,唐建領(lǐng)隊(duì)清北上交學(xué)生參與

該平臺主要有四個(gè)特點(diǎn):

  • 最小化的領(lǐng)域知識

由于平臺主要面向?qū)τ卺t(yī)藥知識了解不全面的機(jī)器學(xué)習(xí)者,所以抽象了大量專業(yè)知識,提供了一個(gè)基于張量的接口。從而允許使用者用張量代數(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法來進(jìn)行醫(yī)藥開發(fā)。

  • 大量數(shù)據(jù)集和構(gòu)造塊(Building Blocks)

這樣無需編寫樣板代碼就能很容易地實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)模型。此外,構(gòu)建塊也具有高可擴(kuò)展性方便使用者自由探索模型設(shè)計(jì)。

  • 全面的基準(zhǔn)測試

為了提供對流行的深度學(xué)習(xí)框架系統(tǒng)的比較,平臺已對現(xiàn)有的一些項(xiàng)目進(jìn)行了全面的基準(zhǔn)測試。測試結(jié)果也有望跟蹤新模型的進(jìn)展,激發(fā)新的研究方向(可在官網(wǎng)查看)。

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  • 可擴(kuò)展訓(xùn)練和推理

可擴(kuò)展的設(shè)計(jì)可加速在多個(gè)CPU或GPU之間的訓(xùn)練和推理。只需修改一行代碼,就能實(shí)現(xiàn)在CPU、GPU甚至分布式配置之間無縫切換。

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后續(xù)團(tuán)隊(duì)將通過幾何深度學(xué)習(xí)為該平臺增加3D建模功能。

安裝接口需Python版本>= 3.5,PyTorch>= 1.4.0,方法有兩種:

  • 從conda

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  • 從GitHub源

先通過conda獲得TorchDrug依賴的化學(xué)信息學(xué)開源工具包rdkit:

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研發(fā)團(tuán)隊(duì)

研發(fā)團(tuán)隊(duì)所在的實(shí)驗(yàn)室Mila,是圖靈獎(jiǎng)得主、加拿大蒙特利爾大學(xué)教授Yoshua Bengio于1993年創(chuàng)立的AI研究機(jī)構(gòu)。

有500多名專門從事機(jī)器學(xué)習(xí)的研究人員,主要貢獻(xiàn)集中在語言模型、機(jī)器翻譯、對象識別和生成模型。

TorchDrug平臺的開發(fā)由Mila實(shí)驗(yàn)室的助理教授、加拿大蒙特利爾大學(xué)商學(xué)院博士生導(dǎo)師唐建領(lǐng)導(dǎo)。

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唐教授2014年博士畢業(yè)于北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院,2014-2016年任職微軟亞洲研究院副研究員,2016-2017年成為密歇根大學(xué)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)聯(lián)合培養(yǎng)博士后。

主要研究方向?yàn)椋簣D表示學(xué)習(xí)、圖研究網(wǎng)絡(luò)、知識圖譜、藥物發(fā)現(xiàn)。

曾獲得機(jī)器學(xué)習(xí)頂級會議ICML2014的最佳論文,發(fā)表的一系列在圖表示學(xué)習(xí)領(lǐng)域的經(jīng)典論文包括LINE、LargeVis、RotatE以及Graph Markov Neural Networks (GMNN)

團(tuán)隊(duì)成員還包括多位該實(shí)驗(yàn)室的華人博士學(xué)生以及來自清華北大上交大的交換生。

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還得到了Bengio等十余位AI、生物學(xué)領(lǐng)域?qū)W者的指導(dǎo):

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TorchDrug官網(wǎng):
https://torchdrug.ai/

GitHub地址:
https://github.com/DeepGraphLearning/torchdrug/

參考鏈接:
https://mila.quebec/en/a-team-led-by-mila-researcher-jian-tang-launches-torchdrug-an-open-source-platform-for-drug-discovery/

— 完 —

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