The object of research, development or design (in Russian) : в 2023 г. объектами исследования является генеративные модели, многозадачный подход к обучению с остаточными сетями, а также идентификация, обучение и проверка нескольких моделей DTA.

The object of research, development or design (in Kazakh) : 2023 жылы зерттеу пәндері генеративті модельдер, қалдық желілері бар көп тапсырмалы оқыту тәсілі және бірнеше DTA үлгілерін сәйкестендіру, оқыту және валидациялау болып табылады.

Aim of work (in Russian) : в 2023 г. целью нашего проекта являлось проведение литературного обзора теплопроводных явлений и исследование теплопроводных свойств в ионно-облученных тугоплавких металлах лазерными методиками и изучение плавления в тугоплавкой керамике в результате ее взаимодействия с лазерно-импульсных излучением.

Aim of work (in Kazakh) : 2023 жылы біздің жобаның мақсаты DTA предикторларының кең ауқымын (WP4) молекула құруға арналған кең ауқымды генеративті модельдерді енгізу және қалдық желілермен (WP1) көп тапсырмалы оқыту тәсілін енгізу болды. Сонымен қатар, анықтамалық деректер жиындарында (WP2) бірнеше DTA үлгілерін анықтап, үйрету, растау. Одан басқа анықтамалық деректер жиынын жасау және генеративті үлгілер жинағын үйрету/жөндеу.

Методы исследования (на русском) : Использование позиционного встраивания для малых молекул; Использование функций потерь с возможностью заполнения недостающих значений и использование остаточных связей; Генерирование прогнозов для известных лекарств с целью их перепрофилирования на различные мишени; Метрика восстановления; Mетрика DTA; Предсказание DTA на основе ML, Молекулярный докинг.

Методы исследования (на казахском) : Жетіспейтін мәндерді толтыру мүмкіндігімен "жоғалту функцияларын" пайдалану; Қалдық қосылымдарды пайдалану; Белгілі препараттарға болжам жасау, оларды әртүрлі мақсаттарға қайта бағыттау; Демалыс көрсеткіші; DTA метрикасы; ML негізіндегі DTA болжамы, Молекулярлық қондыру.

Obtained results and novelty (in Russian) : В начале проекта в 2023 году мы сосредоточились на разработке многозадачной модели обучения для прогнозирования DTA (WP1) и создании набора инструментов химинформатики (WP4). Для WP1 мы собрали все необходимые наборы данных и сразу же в начале февраля приступили к разработке модели. Как и планировалось, мы протестировали различные типы функций и архитектуры нейронных сетей. В результате работа выполнялась параллельно с несколькими студентами, работавшими над этим пакетом работ. На сегодняшний день общедоступны несколько моделей DTA и генеративного молекулярного машинного обучения, а также эталонные и связанные с ними наборы данных. Таким образом, наша работа по обеспечению доступа к этим ресурсам в единой структуре началась немедленно (WP4). Через шесть месяцев проекта была начата работа над эталоном (WP3). Одна из метрик частично зависит от WP1 — MTL для прогнозирования DTA. Однако мы начали использовать другие модели DTA для оценки моделей, поэтому потенциальные задержки в WP1 здесь не были критичны. Работа над библиотекой массового перепрофилирования (WP2) также была начата во второй половине 2023 года. WP2 частично зависит от результатов WP1, поскольку для прогнозов DTA использовалась модель MTL. Тест был реализован в наборе инструментов химинформатики, что упрощает его использование сообществом.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : 2023 жылы жобаның басында біз DTA болжау (WP1) үшін көп тапсырмалы оқыту моделін әзірлеуге және химиформатика құралдар жинағын (WP4) жасауға назар аудардық. WP1 үшін біз барлық қажетті деректер жиынын жинап, ақпан айының басында бірден модельді әзірлеуге кірістік. Жоспарлағандай біз әртүрлі мүмкіндіктер түрлерін және нейрондық желі архитектурасын сынадық. Нәтижесінде осы жұмыстарды істейтін бірнеше студенттермен қатар жұмыс жүргізілді. Бүгінгі күні бірнеше DTA және генеративті молекулалық машиналық оқыту үлгілері, сондай-ақ эталон және қатысты деректер жиындары жалпыға қолжетімді. Осы ресурстарды қолжетімді ету жөніндегі жұмысымыз осылайша бірден басталды (WP4). Жобаның алты айынан кейін эталон бойынша жұмыс басталды (WP3). Көрсеткіштердің бірі ішінара WP1-ге, DTA болжауына арналған MTL-ге байланысты. Дегенмен, біз үлгіні бағалау үшін басқа DTA үлгілерін пайдалана бастадық, сондықтан WP1-дегі ықтимал кешігулер бұл жерде маңызды болмады. 2023 жылдың екінші жартыжылдығында жаппай ауқымды қайта өңдеу кітапханасы (WP2) бойынша жұмыс басталды. WP2 ішінара WP1 нәтижелеріне байланысты, өйткені MTL үлгісі DTA болжамдары үшін пайдаланылды. Эталон химиформатика құралдар жинағында жүзеге асырылды, бұл қауымдастықтың оны пайдалануын жеңілдетеді.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : В 2023 г. в процессе публикации 1 научная работах, являющаяся в международном рейтинговом реферируемом журнале Scientific Data с импакт-фактором 8.501.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : 2023 жылы 8,501 импакт-факторы бар Scientific Data журналының халықаралық рейтингтік рецензияланатын 1 ғылыми жұмысы жариялануда.

Level of implementation (in Russian) :

Level of implementation (in Kazakh) :

Efficiency (in Russian) :

Efficiency (in Kazakh) :

Field of application (in Russian) : открытие лекарств для молекулярной генерации на основе экспериментов in silico с использованием машинного обучения

Field of application (in Kazakh) : машиналық оқытуды қолдану арқылы in silico экспериментке негізделген молекулалық генерацияға арналған дәрі-дәрмектің ашу