Специалисты РАН смогли научить ИИ распознавать новые соединения

Специалисты Института органической химии имени Н.Д. Зелинского разработали инновационную нейросеть, которая может определять молекулярную структуру веществ на основе изображений, полученных с помощью микроскопов. Эта новая технология обещает значительно упростить и удешевить процессы исследований в таких областях, как биохимия, материаловедение и фармацевтика. Ученые уверены, что применение искусственного интеллекта позволит в ряде случаев обходиться без дорогостоящих методов, таких как спектрометрия или рентгеновская дифракция.

Разработка нейросети предоставляет возможность анализа молекулярной структуры веществ с использованием изображений, полученных как с электронных, так и с оптических микроскопов. Такой подход значительно ускорит прикладные исследования в различных областях науки и техники. Информация о разработке была опубликована в научном журнале Small, который специализируется на нанотехнологиях, о чем сообщили в пресс-службе Минобрнауки.

Традиционно для анализа молекулярной структуры новых соединений используются такие методы, как масс-спектрометрия, рентгеновская дифракция и спектроскопия ядерного магнитного резонанса (ЯМР). Однако все эти методы требуют наличия дорогостоящего оборудования и высокой квалификации работников, что ограничивает доступность исследований.

Авторы новой работы предложили эффективное решение этой проблемы, применив методы машинного обучения. В качестве модели для своей нейросети исследователи выбрали структуру четвертичных фосфониевых солей, которые находят широкое применение в химической и медицинской отраслях, а также в целлюлозно-бумажной промышленности и нефтедобыче. С помощью нового подхода ученые надеются не только упростить процесс анализа, но и сделать его более доступным для различных исследовательских учреждений.

Ранее «ЭкоПравда» информировала о том, что глобальное потепление ведет к смене условий на дне Черного моря.