图机器学习在分子与自然语言翻译中的应用

"本次图机器学习峰会探讨的主题是'分子与自然语言之间的翻译'，由Heng Ji（UIUC和亚马逊学者）主讲，并提及了与香港伟王、卡尔·爱德华兹、唐元和张子轩（UIUC）等人的合作，以及马丁·伯克（UIUC）和刘庆莲（NYU）的协作。报告中指出当前科研文献的爆炸性增长问题，每年在PubMed上发表的论文超过50万篇，2016年新增超过120万篇，总数超过2600万篇。此外，截至2020年6月13日，关于冠状病毒的论文至少有14万篇。快速发布的预印本论文质量参差不齐，很多结果重复、互补甚至相互矛盾。科学家的阅读能力几乎保持不变，平均每人每年仅阅读264篇论文。现代化学家实验设计主要依赖手动和候选物排名，面对数十万种可能的反应，如何高效地进行实验设计成为一个挑战。" 在图机器学习峰会中，"分子与自然语言之间的翻译"这一主题提出了一个关键问题：如何利用机器学习技术解决海量科研文献的管理和理解难题。随着科学出版物的激增，科研人员面临着筛选有价值信息的巨大压力。每年的论文数量已经超过了个人能够处理的极限，这导致了有效信息的提取和利用效率低下。同时，由于预印本的快速发布，缺乏同行评审的质量控制，导致了研究结果的混乱。 图机器学习作为一种强大的工具，可以被用来构建分子与自然语言之间的桥梁。通过构建分子结构的图形表示，并应用机器学习算法，可以自动化地理解和解析化学反应、药物设计以及生物学过程，从而帮助化学家更有效地设计实验。例如，它能帮助从数以十万计的可能反应中快速识别出最具潜力的候选反应，减少手动筛选的工作量。 此外，图机器学习还能应用于文献摘要生成、关键词提取和知识图谱构建，以提高文献检索和信息整合的效率。它可以通过学习文献中的模式和关联，自动检测并解决文献中的矛盾或不一致之处，提升研究的准确性和可靠性。 图机器学习有望成为解决科研文献管理和实验设计挑战的关键技术，推动科学研究进入更加智能化的时代。通过将分子结构与自然语言处理技术相结合，未来有可能实现自动化和智能化的科研工作流程，提高科研效率，加速新发现的产生。