Создана крупнейшая база данных растворимости органических соединений в неводных растворителях BigSolDB 2.0 для разработки моделей машинного обучения.
Учёные из Института общей и неорганической химии Н.С. Курнакова РАН совместно с коллегами из НИУ «Высшая школа экономики», Университета Вены и МГУ им. М. В. Ломоносова создали огромную базу данных, которая помогает предсказать растворимость различных химических веществ в неводных растворителях. Эта база называется BigSolDB 2.0 и содержит более 100 тысяч измерений растворимости. Учёные также разработали специальное онлайн-приложение для удобного поиска данных в этой базе. Результаты работы опубликованы в журнале Scientific Data (Q1, IF=6.9).
Зачем это нужно? Например, чтобы создать новый препарат, нужно точно знать, как вещество растворяется в разных жидкостях. Однако, ранее предсказывать растворимость химического вещества в растворителях, кроме воды, было сложно из-за нехватки качественных больших наборов данных.
Теперь, благодаря методам машинного обучения, станет возможно быстро и точно предсказать растворимость вещества без необходимости проводить дорогие эксперименты. Это не только ускоряет процесс, но и делает его дешевле.
Для создания базы данных учёные проанализировали множество научных статей и собрали данные о растворимости 1448 органических веществ в 213 растворителях при разных температурах. Они тщательно проверили и систематизировали все данные, а также перевели их в машиночитаемый формат.
С помощью нового инструмента можно будет быстрее находить растворимость химических веществ, что важно для разработки инновационных материалов, лекарств и технологических процессов, например, в фармацевтике или экстракции.
