Все новости

Ученые научили нейросеть предсказывать сложные свойства органики при минимуме данных

Специалисты отмечают, что этот метод позволит существенно упростить прогнозирование экологической нагрузки от того или иного вещества

МОСКВА, 16 июля. /ТАСС/. Международная группа ученых, в составе которой специалисты Сколковского института науки и технологий (Сколтех), научила нейронную сеть предсказывать сложные свойства органических соединений на основе минимального набора данных. Об этом сообщает пресс-служба Сколтеха.

Результаты исследования авторы опубликовали в журнале Journal of Physics: Condensed Matter.

"Разработанный нами метод позволит существенно упростить прогнозирование экологической нагрузки от того или иного вещества. В перспективе наши разработки позволят прогнозировать свойства различных экзотических молекул и принципиально новых соединений, для которых существующие методы поиска соотношений структура-свойство неприменимы", - приводятся в сообщении слова ведущего автора статьи, аспиранта Сколтеха Сергея Соснина.

Суть метода - в проведении физико-химических расчетов, на основе которых определяются трехмерные плотности водорода и кислорода вокруг изучаемой молекулы, и дальнейшем использовании для анализа полученных данных трехмерных сверхточных нейронных сетей.

Соснин отметил, что считает главным результатом работы создание "универсального способа описания молекулы для передачи ее "образа" в трехмерную сверточную нейронную сеть". Сверточная нейронная сеть (СНС) - специальная архитектура искусственных нейронных сетей, нацеленная на эффективное распознавание изображений.

Сколковский институт науки и технологий (Сколтех) - негосударственное научно-образовательное учреждение, созданное в 2011 году при участии Массачусетского технологического института (МТИ, США).