В России исследователи предложили способ, при котором нейросети помогают разбирать строение кристаллов и выявлять связи, труднодоступные для обычного поиска. О разработке 13 ноября сообщила пресс-служба РНФ. Об этом сообщает издание ТАСС.
По словам почетного профессора СПбГУ Вадима Кукушкина, нейросеть выступает партнером ученого, а не его заменой. Каждый вывод специалисты проверяли самостоятельно. Для части взаимодействий массив структур уже стал слишком большим, чтобы химик мог просмотреть его вручную, поэтому применение ИИ оказалось необходимым.
За десятилетия химики накопили обширные сведения о строении и свойствах природных и созданных человеком кристаллов. В Кембриджской базе данных к началу 2026 года было свыше 1,4 млн таких структур, и ежегодно их становится больше на десятки тысяч. Большинство алгоритмов для работы с этим массивом ищут кристаллы по уже известным признакам — углам между атомами и расстояниям. Такой подход эффективен, но не помогает замечать необычные вариации, которые не укладываются в ожидания.
Химики из Санкт-Петербургского государственного университета и Самарского государственного технического университета объединили топологическую оценку кристаллов с инструментами искусственного интеллекта. Программа, созданная в России, определяет соседство атомов по геометрии вещества, а нейросеть ищет статистические закономерности в комбинациях контактов.
Подход проверили на наборе примерно из пятисот кристаллов с положительно заряженными ионами хлора, брома, йода и других галогенов. Анализ с помощью ИИ выявил несколько прежде неизвестных вариантов взаимодействий атомов этих галогенов и других элементов. Их природу еще предстоит изучить с помощью квантово-химических расчетов.