МОСКВА, 7 февраля. /ТАСС/. Китайские, американские и европейские химики разработали систему машинного обучения, позволяющую очень быстро разрабатывать катализаторы и оптимизировать их структуру. В качестве демонстрации ее работы ученые создали органическую молекулу, способную расщеплять рекордно большое число молекул углекислого газа, говорится в исследовании, опубликованном в научном журнале Nature Catalysis.
"Пока мы не способны точно предсказывать то, какой структурой должны обладать те или иные катализаторы, что вынуждает нас разрабатывать их методом проб и ошибок. Это очень долгий и трудозатратный процесс - для того, чтобы изучить всего пять тысяч потенциальных комбинаций в структуре катализаторов, нам потребуется более 100 лет работы. Недавно созданная система ИИ AlphaFold вдохновила нас на разработку подхода, который позволит резко ускорить разработку катализаторов", - пишут исследователи.
Этот подход был разработан группой американских, европейских и китайских химиков под руководством профессора Научно-технологического университета Китая (Хэфэй) Сюна Юйцзе. Как отмечают ученые, в его основе лежит система ИИ, способная очень быстро рассчитывать структуру сотен тысяч структурных вариаций катализаторов и оценивать, как эти перемены в устройстве их молекул влияют на его способность ускорять реакции.
Для этого нейросеть определяет, как разные структурные вариации катализаторов влияют на вероятность поглощения им частиц света, а также на процесс переноса электронов между его компонентами и взаимодействия с расщепляемыми молекулами. В общей сложности система ИИ просчитывает свыше 180 тыс. возможных форм трехмерного устройства катализатора, опираясь на результаты точных квантово-химических расчетов для всего 2 тыс. подобных форм веществ.
В качестве демонстрации работы этого подхода ученые применили его для просчета свойств свыше 3,4 тыс. вариаций "фотосинтезирующих" катализаторов на базе сложно устроенных органических молекул и ионов меди, кобальта, никеля, цинка и других металлов, способных поглощать частицы света и использовать их энергию для расщепления молекул углекислого газа. Нейросеть помогла химикам отобрать семь наиболее перспективных форм этих расщепителей СО2, которые ученые синтезировали и изучили в реальной лаборатории.
Как отмечают ученые, все изученные молекулы показали рекордно высокий уровень эффективности работы, который был сопоставим или превосходил этот показатель для уже существующих катализаторов. Самый удачный вариант, содержащий ионы кобальта и меди, превращал более 93% молекул СО2 в угарный газ, ценное сырье для химической промышленности, и при этом он сохранял свои свойства на протяжении более 80 часов работы. Этот успех подчеркивает высокую перспективность использования ИИ при разработке катализаторов, подытожили ученые.
