Améliorer l'exactitude des prédictions
Données, descripteurs, algorithmes : tous ces acteurs jouent un rôle essentiel dans l'apprentissage automatique et doivent être soigneusement optimisés pour maximiser l'exactitude des prédictions.
IA et apprentissage automatique
Nous fournissons les données, les informations et les technologies nécessaires pour accélérer la découverte de médicaments, stimuler l'innovation en science des matériaux et trouver de meilleurs points de départ.
Nous fournissons les données, les informations et les technologies nécessaires pour accélérer la découverte de médicaments, stimuler l'innovation en science des matériaux et trouver de meilleurs points de départ.
Découvrez une nouvelle chimie
Les modèles ne sont pas en mesure de prédire ce qu'ils n'ont pas vu. La diversité et la représentation des données, même dans les sous-espaces faiblement peuplés, permettent des prédictions plus originales.
Trouvez des points de départ plus viables
Identifiez les pistes et les cibles les plus prometteuses afin d'optimiser le nombre d'essais et d'expériences nécessaires pour améliorer l'efficacité de la R&D.
La représentation moléculaire est la partie la plus importante de l'IA. Si vous empruntez la mauvaise piste, la suite des opérations est compromise. Cette étape est même plus importante que l'algorithme.
Ressources
Des jeux de données d'apprentissage sélectionnés pour des prédictions innovantes en matière d'IA
Garder un chimiste dans la boucle pour optimiser l'apprentissage automatique
Qualité des données : la recette pas si secrète de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique
La modélisation des données, véritable pilier de l'intelligence artificielle
Accélérer l'innovation en science des matériaux grâce à l'apprentissage automatique
