Специальные алгоритмы анализируют большие объемы данных о предпочтениях покупателей и рекомендуют им новый товар, пишет Iotdaily. Ученые из Сколтеха и Научного центра исследований и разработки иммунобиологических препаратов имени М.П. Чумакова установили: широко используемые алгоритмы способны не только рекомендовать пользователям подходящую музыку или фильмы в интернет-магазинах, но и эффективно отбирать соединения, обладающие противовирусной активностью. Результаты исследования опубликованы в высокорейтинговом журнале американского химического общества – ACS Omega.
Cистемы способны определить, обладают ли соединения противовирусной активностью и отобрать наиболее перспективные кандидаты в лекарства. Одним из ключей к успеху было использование больших данных — специалисты работали с базой, содержащей информацию о противовирусной активности около 250 тысяч малых молекул относительно 158 видов вирусов. Как выяснили исследователи, рекомендательные системы эффективно выявляют закономерности в больших химико-биологических данных.