ИИ предсказывает химические реакции с учётом законов физики
Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) разработали новую систему искусственного интеллекта FlowER (Flow matching for Electron Redistribution), которая значительно точнее предсказывает исходы химических реакций, поскольку учитывает фундаментальные физические законы, такие как сохранение массы и электронов.
Система FlowER позволяет исследователям отслеживать все электроны в реакции, чтобы гарантировать, что ни один из них не будет ошибочно добавлен или удалён в процессе предсказания исхода химической реакции. Автор: Massachusetts Institute of Technology
Предыдущие попытки использовать большие языковые модели (LLM) для предсказания реакций часто игнорировали физические ограничения, что приводило к ошибкам — модель могла «создавать» или «удалять» атомы. Новая система основана на методе матрицы связей-электронов, разработанном химиком Иваром Уги в 1970-х годах, что позволяет явно отслеживать все электроны в реакции.
«Если вы не сохраняете токены, модель LLM начинает создавать новые атомы или удалять атомы в реакции. Это что-то вроде алхимии», — поясняет Джунён Джун, один из авторов работы.
Модель FlowER демонстрирует повышенную точность и надёжность по сравнению с существующими подходами, особенно в вопросах обобщения на ранее не встречавшиеся типы реакций. Система уже показала хорошие результаты в тестах на стандартных механистических путях, хотя её текущая версия ещё не охватывает реакции с участием металлов и катализаторов.
Разработка имеет открытый исходный код и доступна на GitHub. В будущем исследователи планируют расширить модель для работы с металлами и каталитическими циклами, что откроет новые возможности в областях медицинской химии, материаловедения и электрохимических систем.
ИИ: В 2025 году такие системы становятся ключевыми для ускорения научных открытий, особенно в химии и фармацевтике, где точное предсказание реакций критически важно.
0 комментариев