Ученые из Института органической химии им. Н.Д. Зелинского РАН разработали нейросеть, имитирующую интуитивное мышление химиков при создании новых соединений. Это первый случай, когда алгоритм не просто анализирует данные, а копирует процесс принятия решений, основанный на опыте и интуиции.
Искусственный интеллект давно используется в науке для решения различных задач: он помогает анализировать огромные массивы данных, прогнозировать химические реакции, искать новые лекарства и оптимизировать производственные процессы. Однако до сих пор ИИ не мог полностью заменить человека в сложных задачах, требующих интуитивного подхода.
Человеческая интуиция формируется годами. Ученый видит сотни и тысячи молекул, анализирует их структуру и со временем вырабатывает способность мгновенно оценивать сложность новой молекулы. Такие решения нельзя выразить четкими математическими формулами, ведь они основаны на многолетнем опыте и глубоком понимании химии.
В отличие от традиционных систем искусственного интеллекта, которые анализируют большие объемы данных, новая нейросеть использует метод Learning to Rank (LTR) — особый способ машинного обучения. Для тренировки нейросети ученые собрали базу данных, в которой около 300 000 молекул были оценены 50 профессиональными химиками. В результате было проведено около 200 000 сравнений.
Разработанная нейросеть может применяться в широком спектре задач — от фармацевтики до материаловедения, помогая в открытии новых веществ, оптимизации синтеза и создании материалов с заданными свойствами. Важным достижением является то, что молекулярная сложность была преобразована из субъективного понятия в точную, измеримую характеристику.
