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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于自监督学习的药物小分子性质预测方法、装置及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113707235B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2023-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111005170.5，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权基于自监督学习的药物小分子性质预测方法、装置及设备是由王俊设计研发完成，并于2021-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自监督学习的药物小分子性质预测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请公开一种基于自监督学习的药物小分子性质预测方法、装置及设备，涉及人工智能技术领域，包括：生成目标药物小分子的分子图结构，并利用目标图神经网络模型确定分子图结构的第一特征向量；提取目标药物小分子的第一分子线性输入规范数据，以及不同药物小分子的第二分子线性输入规范数据，利用预设语言模型确定第一分子线性输入规范数据的第二特征向量和第二分子线性输入规范数据的第三特征向量；利用第一特征向量、第二特征向量和第三特征向量调整目标图神经网络模型的模型参数，以基于调整后的目标图神经网络模型输出目标药物小分子满足预设特征约束条件的目标特征向量；将目标特征向量输入训练完成的性质预测模型中，确定性质预测结果。

本发明授权基于自监督学习的药物小分子性质预测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督学习的药物小分子性质预测方法，其特征在于，包括：依据目标药物小分子的化学分子结构生成分子图结构，其中，所述分子图结构中携带有邻接矩阵以及属性信息，所述属性信息包含节点初始特征向量和边初始特征向量，所述节点初始特征向量和所述边初始特征向量是依据预设向量生成规则确定的；将所述分子图结构和所述邻接矩阵、所述属性信息输入目标图神经网络模型，获取所述分子图结构中各个节点的节点隐向量；利用所述各个节点的节点隐向量生成所述目标药物小分子的第一特征向量；提取所述目标药物小分子对应的第一分子线性输入规范数据，以及与所述目标药物小分子不同化学分子结构的药物小分子对应的第二分子线性输入规范数据，并利用预设语言模型确定所述第一分子线性输入规范数据对应的第二特征向量以及所述第二分子线性输入规范数据对应的第三特征向量；利用所述第一特征向量、所述第二特征向量和所述第三特征向量计算对比损失函数；依据所述对比损失函数调整所述目标图神经网络模型的模型参数，直至所述目标图神经网络模型输出所述目标药物小分子对应的目标特征向量和所述第二特征向量的特征距离小于第一预设距离阈值且所述目标特征向量和任一所述第三特征向量的特征距离大于第二预设距离阈值；将所述目标特征向量输入训练完成的性质预测模型中，确定所述目标药物小分子的性质预测结果。

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