مهندس ذكاء اصطناعي لتحسين نموذج هجين لتصنيف مثبطات hERG

البحث عن مهندس ذكاء اصطناعي لتحسين نموذج هجين (Transformer + GAT + FpModel) لتصنيف مثبطات hERG – الميزانية: 40$

وصف المشروع

أبحث عن مهندس ذكاء اصطناعي قادر على تحسين وتطوير نموذج هجين يعتمد على Transformer وGAT وFpModel لتصنيف مثبطات hERG. النموذج موجود بالفعل ولكنه يحتاج إلى تحسينات في عدة جوانب، بما في ذلك:

التحقق المتقاطع وإدارة البيانات

تنفيذ التحقق المتقاطع بـ 5 طيات مع الحفاظ على فصل 80% للتدريب / 20% للاختبار.

تحسين المعلمات الفائقة

ضبط معلمات Transformer وGAT وFpModel باستخدام Grid Search، Random Search أو Bayesian Optimization.

تحسين نموذج Transformer

اختبار هياكل مختلفة: إضافة BatchNorm، LayerNorm، التوصيلات المتبقية، زيادة عدد الطبقات.

مقارنة Transformer مع LSTM وGRU وMolBERT.

دمج الميزات (Transformer + GAT + FpModel)

اختبار استراتيجيات دمج مختلفة (التجميع، آليات الانتباه، المشفرات التلقائية).

التجارب والتقييم

اختبار ومقارنة الأداء مع Smiles2Vec وhERG-Att وGCN وRF.

متابعة المقاييس الأساسية: AUC وMCC وACC وSEN وSPE وPPV وNPV.

الأتمتة وقابلية إعادة الإنتاج

توفير سكربت آلي لتدريب النموذج والتحقق منه وتحسينه تلقائيًا.

المدة المتوقعة: 2 إلى 3 أيام