Utilisez-le lorsque des erreurs se produisent profondément dans l'exécution et que vous avez besoin de remonter la trace pour trouver le déclencheur original - suit systématiquement les bogues à rebours à travers la pile d'appels, ajoutant une instrumentation si nécessaire, afin d'identifier la source de données invalides ou d'un comportement incorrect
CE QUE VOUS DEVENEZ
Parfait pour ces scénarios
Prédire les propriétés médicamenteuses à l'aide de modèles GNN pour un dépistage précoce de la toxicité.
Analyser les structures et interactions protéiques pour l'identification de cibles.
Concevoir de nouveaux candidats médicaments avec des modèles génératifs pour la découverte de novo.
Optimiser les voies de synthèse des candidats-médicaments à l'aide de la rétrosynthèse pilotée par ML.
GAIN MESURÉ
Avantages prouvés et impact mesurable
Réduisez le temps de prédiction de propriétés de semaines à quelques heures avec des GNN pré-entraînés.
Accédez à plus de 40 ensembles de données sélectionnés pour un entraînement et une évaluation comparative de modèles instantanés.
Réduisez les coûts de calcul avec des workflows optimisés basés sur PyTorch.
CE QUE VOUS OBTENEZ
Fichiers, tags et installation en trois étapes
Conseil : Lisez la documentation et le code avant la première utilisation pour connaître son rôle et les permissions requises.
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