새로운 물질, 재료와 약물 등을 발견하려면 일반적으로 적게는 수년에서 많게는 수십 년이 걸리고 수백만 달러가 소요될 수 있는 작업과 많은 시행착오를 거친다. 이 프로세스를 간소화하기 위해 연구자들은 종종 머신러닝을 사용하여 분자 특성을 예측하고 실험실에서 합성하고 테스트하는 데 필요한 분자의 범위를 좁혀 나간다.분자의 생물학적 또는 기계적 특성을 예측하도록 인공지능 머신러닝 모델을 학습시키려면 연구 및 개발자들은 수백만 개의 레이블이 지정된 분자 구조를 인식시켜야 한다. 이 과정을 학습이라고 한다. 그러나, 분자를 발견하는 데 드는
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