Искусственный интеллект ускорил открытие новых материалов в российской химии
Российские химики начали использовать искусственный интеллект для предсказания свойств новых соединений, что в разы ускоряет создание перспективных материалов для дисплеев и лекарств
Ученые из Института органической химии им. Н. Д. Зелинского Российской академии наук разработали и внедрили в работу две уникальные системы на основе машинного обучения. Алгоритмы позволяют целенаправленно создавать молекулы с заданными свойствами, минуя долгий этап случайного перебора. Разработка была представлена в ходе экскурсии для студентов в Центре цвета ИОНХ РАН. Об этом рассказывает журнал «Научная Россия».
Это первая в своём роде система искусственного интеллекта для поиска эффективных органических излучателей. Соединения критически важны для производства современных OLED-дисплеев. Алгоритм обучен на обширной базе экспериментальных данных и с точностью около 80% предсказывает, какой цвет свечения будет у молекулы и насколько оно будет ярким.
Ученые уже синтезировали первое соединение, предложенное нейросетью, и подтвердили его характеристики.
Вторая программа, разработанная в стенах института, нацелена на поиск потенциальных противораковых препаратов. Здесь точность предсказаний ещё выше благодаря большему объёму данных для обучения. Система позволяет проектировать молекулы с регулируемой цитотоксичностью (способностью уничтожать клетки), в том числе активируемой светом.
Внедрение ИИ кардинально меняет подход к химическим исследованиям. Теперь ученые могут не синтезировать тысячи соединений вручную, а сразу тестировать самые перспективные гипотезы, отобранные алгоритмом. Это экономит месяцы, а иногда и годы работы, сокращает затраты и ускоряет появление прорывных технологий — от энергоэффективных гаджетов до лекарств нового поколения. Российская наука демонстрирует, что искусственный интеллект становится полноправным партнером в открытии новых материалов.
