Ученые из России разработали цифрового помощника на основе искусственного интеллекта, который способен сократить время поиска новых реакций в 180 раз — с 3,5 лет до одной недели.
Данная система ИИ помогла исследователям обнаружить ранее неизвестные реакции, которые могут быть полезны для разработки новых противораковых препаратов.
«Цифровой помощник берет на себя трудоемкие задачи первичного анализа, а человек сосредоточивается на творческих решениях, используя уже обработанные данные. Наше исследование показывает, что даже без дорогостоящих роботизированных лабораторий возможно значительно ускорить открытие новых реакций, опираясь на доступные вычислительные инструменты и экспертные знания», — отметил заведующий Лабораторией металлокомплексных и наноразмерных катализаторов Института органической химии РАН, академик РАН Валентин Анаников.
Исследователи уже многие годы активно занимаются внедрением технологий машинного обучения и искусственного интеллекта в химическую науку. Они надеются, что это позволит ускорить как анализ уже собранных экспериментальных данных, так и более эффективно искать новые химические реакции.
В частности, недавно российским химикам удалось создать ИИ-помощника, который помогает находить и исследовать ранее неизвестные химические взаимодействия между сложными молекулами, относящимися к классу реакций циклоприсоединения. В таких реакциях молекулы непредельных углеводородов или других органических соединений соединяются друг с другом, формируя циклические молекулы, используемые при создании антибиотиков и других медикаментов.
Как подчеркивают ученые, разработанный ими алгоритм способен анализировать характеристики структуры и свойства молекул, а также оценивать вероятность их участия в реакциях циклоприсоединения. С помощью этой системы они проанализировали набор данных о характеристиках и строении 134 тысячи молекул, что позволило им сгенерировать около 31 тысячи возможных реакций циклоприсоединения с участием этих веществ.
На следующем этапе работы, который занял у ИИ несколько часов, алгоритм выбрал 200 наиболее реалистичных реакций, которые не требуют дорогих и редких реагентов, а также проходят в обычных условиях. Часть из них была успешно протестирована в реальных химических экспериментах, и некоторые из полученных молекул могут быть использованы в будущем для разработки новых противораковых средств. Это подчеркивает ценность систем машинного обучения как помощников для химиков, заключили исследователи.
Фото: hi-tech.mail.ru