Российские исследователи создали уникальную систему машинного обучения, которая эффективно находит новые химические соединения, опираясь на обширные данные масс-спектрометрии.
Соцсети
Эта разработка не только ускоряет процесс поиска новых реакций, но и существенно сокращает затраты на научные исследования. В Сколковском институте науки и технологий отметили, что алгоритм уже продемонстрировал свою способность, изучив реакции Мизороки-Хека и открыв новые химические трансформации.
По словам академика Валентина Ананикова, интеграция машинного обучения с анализом сигналов в масс-спектрах значительно снижает количество ошибок при распознавании химических соединений.
Специалисты подчеркивают, что около 95% имеющихся данных в области химии остаются неиспользованными, что приводит к упущению значительных открытий. Эта проблема вдохновила ученых на создание алгоритма, который способен обрабатывать большие объемы информации.
Система функционирует на принципах высокоразрешающей масс-спектрометрии. Молекулы ионизируются и проходят через магнитные поля, что позволяет измерять их массу, заряд и другие характеристики. Такой метод не только помогает определить состав молекул, но и открывает новые, ранее неизвестные химические реакции.
