22 сентября на конференции «Наука будущего» прошло заседание секции «Физика. Космос». Одним из спикеров стал старший преподаватель Сколковского института науки и технологий Александр Квашнин. Доклад ученого был посвящен способам поиска новых соединений и прогноза химических реакций. В частности, о разработке детектора для расчета твердости материалов, предсказывающем свойства соединений и выход химических реакций.
Эти исследования проводятся в мегагрантской лаборатории «Компьютерный синтез химических соединений» под руководством Александра Квашнина. Ученые собрали базу данных молекул и разделили их с помощью алгоритмов, которые сделаны на основе нейронных сетей. Так исследователи получили молекулы, подходящие им по заряду и спектру.
«Мы собрали некоторое количество соединений, что-то около 20 тысяч, построили модель и увидели хорошую корреляцию с максимумом поглощения и средней ошибкой около 18 нанометров, что достаточно точно, если мы говорим про изучение большого количества соединений. Затем с помощью оборудования мы можем найти эти соединения и проверить, есть ли у них на самом деле нужные свойства», — рассказал Александр Квашнин.
Недавно в лаборатории выяснили, как можно предсказать выход химических реакций, то есть тот объем вещества, который получается из смешения реагентов. Существует два способа для расчета. Первый — с помощью квантовой химии. Исследователи могут рассчитать энергию продукта и энергию реагента, затем вычислить энергетический барьер и предсказать выход. Второй способ разработали ученые лаборатории: с помощью нейронных сетей они составили классификацию соединений, где автоматически находится объем продукта. Исследователи создали модели, которые показывают, какие признаки стоит поменять, чтобы увеличить или уменьшить выход реакции.
«В данном случае мы поняли, что если использовать окислительные агенты или даже воду, то это будет приводить к уменьшению выхода реакций, а если использовать фотонные растворители, то это увеличит выход. Полярность растворителей никак на это не влияет», — добавил Квашнин.
Эти исследования проводятся в мегагрантской лаборатории «Компьютерный синтез химических соединений» под руководством Александра Квашнина. Ученые собрали базу данных молекул и разделили их с помощью алгоритмов, которые сделаны на основе нейронных сетей. Так исследователи получили молекулы, подходящие им по заряду и спектру.
«Мы собрали некоторое количество соединений, что-то около 20 тысяч, построили модель и увидели хорошую корреляцию с максимумом поглощения и средней ошибкой около 18 нанометров, что достаточно точно, если мы говорим про изучение большого количества соединений. Затем с помощью оборудования мы можем найти эти соединения и проверить, есть ли у них на самом деле нужные свойства», — рассказал Александр Квашнин.
Недавно в лаборатории выяснили, как можно предсказать выход химических реакций, то есть тот объем вещества, который получается из смешения реагентов. Существует два способа для расчета. Первый — с помощью квантовой химии. Исследователи могут рассчитать энергию продукта и энергию реагента, затем вычислить энергетический барьер и предсказать выход. Второй способ разработали ученые лаборатории: с помощью нейронных сетей они составили классификацию соединений, где автоматически находится объем продукта. Исследователи создали модели, которые показывают, какие признаки стоит поменять, чтобы увеличить или уменьшить выход реакции.
«В данном случае мы поняли, что если использовать окислительные агенты или даже воду, то это будет приводить к уменьшению выхода реакций, а если использовать фотонные растворители, то это увеличит выход. Полярность растворителей никак на это не влияет», — добавил Квашнин.
Читать материал полностью: Предсказание свойств материалов: как российские ученые используют ИИ в химии, InScience, 26.09.2023