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NTIS 바로가기주관연구기관 | 안전성평가연구소 Korea Institute of Toxicology |
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연구책임자 | 신현길 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200015470 |
과제고유번호 | 1711147433 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-11-15 |
키워드 | 인공지능.예측독성.인실리코.강화학습.딥러닝.Artificial intelligence.Predictive toxicology.in silico.Reinforcement learning.Deep learning. |
□ 연구개요
- 최근 강화학습을 통해 개발된 에이전트가 직접 화학 구조를 생성해서 원하는 활성을 갖는 구조를 찾아내는 방식의 인공지능 기반 신약 개발 연구가 진행되고 있음.
- 대부분의 인공지능 기반 신약 개발 연구는 활성 개선 중심으로 이루어지고 있어, 화합물의 독성에 대한 고려가 필요함.
- 본 연구에서는 화합물의 독성을 감소시킬 수 있는 분자 구조 설계 강화학습 에이전트를 개발하고 추가적으로 다양한 화합물의 독성을 예측할 수 있는 모델 개발.
□ 연구 목표대비 연구결과
연구 과제 목표 및 연구
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