Российские ученые разработали систему искусственного интеллекта, способную значительно ускорить расчеты электронной плотности молекул, что является ключевым аспектом в квантово-химических исследованиях. Новая технология обучается в четыре раза быстрее, чем ее зарубежные аналоги, что может революционизировать процесс создания новых лекарственных молекул, пишет ТАСС.
Старший научный сотрудник AIRI Константин Ушенин подчеркнул, что команда использовала сочетание проверенных математических методов и современных подходов в области искусственного интеллекта. В основе разработки лежат три ключевых компонента: усовершенствованная архитектура нейронной сети, новый метод нормализации данных и классическая математическая идея, что делает квантовую химию более доступной для решения практических задач.
Квантовая химия традиционно требует значительных вычислительных ресурсов, особенно при увеличении числа атомов и электронов в молекуле. Чтобы обойти эти ограничения, исследователи применили решетку Лебедева — математический метод, созданный в СССР, который оптимизирует распределение точек на сфере. Это позволило сократить объем данных для обучения в 42 раза и снизить требования к памяти в восемь раз.
По итогам тестирования новая система показала более высокую эффективность по сравнению с существующими европейскими решениями, такими как DeepDFT, в расчетах, связанных с лекарственными молекулами, включая соединения с атомами серы, брома и йода. Кроме того, система демонстрирует вдвое меньшую ошибку предсказания, что открывает новые возможности для ее использования в научных исследованиях и фармацевтике.
