Российские ученые разработали уникального цифрового помощника на базе искусственного интеллекта. Новая система позволяет радикально сократить время поиска новых химических реакций: процесс стал быстрее в 180 раз. Если раньше на подобные исследования уходило 3,5 года, то теперь для получения результата достаточно всего одной недели.
Эта передовая разработка уже показала свою высокую эффективность на практике. Искусственный интеллект помог химикам обнаружить ранее неизвестные реакции, которые могут стать основой для создания новейших лекарственных препаратов от онкологических заболеваний.
Заведующий Лабораторией металлокомплексных и наноразмерных катализаторов ИОХ РАН Валентин Анаников подробно пояснил суть работы системы. По словам академика, «цифровой помощник берет на себя тяжелую и объемную работу по первичному анализу, а человек принимает творческие решения на уже проработанном пространстве данных». Это исследование доказывает, что российская наука способна ускорять открытия, опираясь на доступные вычислительные инструменты и экспертный опыт, даже без использования дорогостоящих роботизированных лабораторий.
Отечественные специалисты успешно внедрили технологии машинного обучения для поиска взаимодействий между сложными молекулами, относящимися к классу реакций циклоприсоединения. В таких процессах молекулы непредельных углеводородов соединяются, образуя циклические структуры. Эти соединения играют важную роль в медицине, так как они активно применяются при производстве современных антибиотиков и других медикаментов.
Созданный алгоритм анализирует структуру и свойства молекул, оценивая вероятность их вступления в реакцию. С помощью этой системы исследователи обработали массив данных о 134 000 молекул. Это позволило сгенерировать порядка 31 000 возможных вариантов реакций циклоприсоединения с участием этих веществ, что существенно расширяет горизонты для будущих открытий.
На следующем этапе, который занял у искусственного интеллекта всего несколько часов, были отобраны 200 наиболее реалистичных реакций. Они протекают в обычных условиях и не требуют редких реактивов. Часть из них уже успешно проверили в реальных опытах, подтвердив, что полученные молекулы перспективны для разработки лекарств от рака, что делает машинное обучение незаменимым помощником для российских химиков, сообщает ТАСС.
