谷歌有限责任公司A.维尔奇科获国家专利权
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龙图腾网获悉谷歌有限责任公司申请的专利使用机器学习预测分子嗅觉特性的系统和方法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：CN113544786B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202080019760.0，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权使用机器学习预测分子嗅觉特性的系统和方法是由A.维尔奇科;B.桑切斯-伦格林设计研发完成，并于2020-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本使用机器学习预测分子嗅觉特性的系统和方法在说明书摘要公布了：本发明提供了用于预测分子嗅觉特性的系统和方法。一种示例方法包括获得机器学习的图神经网络，该机器学习的图神经网络被训练以至少部分地基于与分子相关联的化学结构数据来预测分子的嗅觉特性。该方法包括获得以图方式描述所选分子的化学结构的图。该方法包括向机器学习的图神经网络提供图作为输入。该方法包括接收描述所选分子的一个或多个预测嗅觉特性的预测数据，作为机器学习的图神经网络的输出。该方法包括提供描述所选分子的一个或多个预测嗅觉特性的预测数据作为输出。
本发明授权使用机器学习预测分子嗅觉特性的系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种计算机实现的方法，所述方法包括： 由一个或多个计算设备获得机器学习的图神经网络，该机器学习的图神经网络被训练以至少部分地基于与分子相关联的化学结构数据来预测分子的嗅觉特性； 由所述一个或多个计算设备获得以图方式描述所选分子的化学结构的图； 由所述一个或多个计算设备提供以图方式描述所选分子的化学结构的所述图，作为机器学习的图神经网络的输入； 由所述一个或多个计算设备接收描述所选分子的一个或多个预测嗅觉特性的预测数据，作为机器学习的图神经网络的输出，其中指示所选分子的所述一个或多个预测嗅觉特性的所述预测数据包括数值嵌入； 由所述一个或多个计算设备提供描述所选分子的所述一个或多个预测嗅觉特性的预测数据作为输出；及 由所述一个或多个计算设备通过将数值嵌入与由机器学习的图神经网络为其他分子输出的其他数值嵌入进行比较来识别具有与所选分子的预测嗅觉特性相似的嗅觉特性的所述其他分子。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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