МОСКВА, 22 декабря. /ТАСС/. Исследователи из России подготовили и выложили в открытый доступ крупнейшую в мире базу данных по квантовой химии, которая позволит ускорить создание систем искусственного интеллекта для разработки новых материалов и лекарств. Об этом в четверг сообщила пресс-служба Института искусственного интеллекта AIRI.
"Чтобы сделать применение методов ИИ в квантовой химии повсеместным, научному сообществу необходимо большее количество специализированных данных. С целью решения этой проблемы ученые Института AIRI при поддержке коллег из "Сколтеха" и Академии наук собрали данные по квантовым свойствам и трехмерному расположению атомов в более чем миллионе молекул, похожих по структуре на лекарства", - говорится в сообщении.
Квантово-химические расчеты представляют собой одну из самых сложных задач для классических компьютеров. В последние годы математики и физики пытаются обойти эти проблемы при помощи двух разных подходов. В рамках одного из них подобные расчеты планирует проводить при помощи квантовых компьютеров, а в рамках второго - при помощи нейросетей.
Группа российских исследователей под руководством Артура Кадурина, руководителя научной группы "Глубокое обучение в науках о жизни" Института AIRI, обратила внимание на то, что все существующие системы машинного обучения, способные решать задачи квантовой химии, обучаются и просчитывают свойства небольшого набора молекул, что сильно ограничивает их практическую применимость.
Специалисты из Института AIRI, "Сколтеха" и Санкт-Петербургского отделения Математического института имени Стеклова (ПОМИ) РАН, разработали крупнейшую в мире базу данных, которая включает информацию по квантовым свойствам и трехмерному расположению атомов в более чем 1,004 млн. лекарственных молекул и их аналогов.
Данные по более 5 млн. пространственных вариаций этих молекул, а также их свойствм, опубликованы в открытом доступе на площадке DataHub, специализирующейся на хранении исходных материалов для машинного обучения. Помимо самой базы данных, российские ученые включили в подготовленный ими набор четыре разных подхода, позволяющих предсказывать распределение атомов в молекулах, а также две нейросетевых модели для квантово-химических расчетов.
Нейросетевая квантовая химия
Сложность квантово-химических расчетов связана с тем, что существующие алгоритмы проведения подобных расчетов позволяют просчитывать поведение лишь самые простых веществ, так как сложность этих вычислений растет экспоненциальным образом с добавлением каждого нового электрона, участвующего в химических реакциях.
Эти проблемы были недавно решены специалистами британской компании DeepMind и их коллегами-физиками из США. Им удалось создать нейросеть DM21, способную рассчитывать свойства и форму некоторых простых и сложных молекул. При этом часть российских и зарубежных ученых сегодня сомневается в том, что DM21 "понимает" законы квантовой механики и сможет корректно решить более сложные задачи квантовой химии.
