识别化学结构的软件，化学识别模式

科技日报北京8月31日电(记者张家欣)据《工业与工程化学研究》杂志30日报道，日本北海道大学的研究人员开发出一种机器学习模型，仅利用样品的照片就能分辨出固体化学混合物的组成比例。

该模型以糖和盐的混合物为测试用例进行设计和开发。为了创建更多的子图像用于训练和测试，团队随机裁剪和旋转了样本的原始照片。因此，该模型仅通过训练300幅原始图像来开发。经过训练的模型的准确性大约是团队中最专业成员的两倍。

在成功的测试案例之后，研究人员将该模型应用于不同化学混合物的评估。该模型成功地区分了不同的多晶型和对映异构体，它们是同一分子的极其相似的版本，但在原子或分子排列上存在细微的差异。区分这些细微的差别在制药行业非常重要，而区分这些差别通常很耗时。

该模型可以处理更复杂的混合物，并准确评估四组分混合物中目标分子的百分比。

该团队进一步证明了该模型的通用性，表明它可以在补充训练后准确分析手机拍摄的图像。

研究人员表示，机器学习模型可以复制甚至超过经验丰富的化学家的眼睛的准确性。这个工具可以成为没有经验的新手化学家的一双有效的“眼睛”，也可以作为视力受损者的观察工具。