Представь, что тебе нужно собрать огромный пазл
В нем сотни деталей, но у тебя нет картинки на коробке. Именно так выглядела работа химиков, когда они пытались рассчитать поведение сложных молекул - например, будущих лекарств. Уходили месяцы вычислений на суперкомпьютерах. Теперь ученые из Гейдельбергского университета сделали нечто похожее на то, как если бы пазл вдруг начал складываться сам собой, причем за минуты.
Две команды из Interdisciplinary Center for Scientific Computing при Heidelberg University создали нейросеть STRUCTURES25. Она решает задачу, которую квантовая химия не могла одолеть десятилетиями: точно рассчитать энергию молекулы, не строя сложнейшие математические объекты под названием орбитали. Если говорить совсем просто - раньше ученым приходилось описывать каждый электрон в молекуле отдельно, что требовало огромных ресурсов. STRUCTURES25 смотрит на общую картину распределения электронов и сразу выдает правильный ответ. Это примерно как угадать вес торта, просто взглянув на него, а не взвешивая каждый ингредиент.
Вот где это касается каждого из нас
Разработка одного нового лекарства занимает в среднем 10-15 лет. Значительная часть этого времени уходит на симуляции молекул - ученые пытаются понять, как будущее вещество поведет себя в организме, еще до того, как его синтезируют в пробирке. STRUCTURES25 делает такие расчеты в 10-20 раз быстрее для молекул из 100 и более атомов, а именно такими и бывают настоящие лекарственные соединения. Исследователи подсчитали, что это может ускорить поиск новых препаратов на 40%. Это не абстрактная цифра - это означает, что лечение болезней, от которых сейчас нет лекарств, может появиться на аптечной полке на несколько лет раньше.
Точность при этом не страдает. Погрешность в расчете энергии молекулы составила менее 0.1 килокалории на моль на атом - это на 50% лучше, чем у всех предыдущих методов того же класса. Модель проверили на тысячах органических молекул, и в 99% случаев она находила правильное решение менее чем за 100 шагов вычислений. Профессор Фред Хэмпрехт, руководитель группы Scientific Artificial Intelligence, сказал прямо: они впервые сочетают химическую точность со стабильной оптимизацией плотности электронов. Результаты опубликованы в Journal of the American Chemical Society - одном из самых авторитетных научных журналов мира.
Интересная деталь
Кстати, за этой новостью стоит очень интересная деталь о том, как нейросеть обучали. Разработчики показывали ей не только правильные решения, но и тысячи вариантов с небольшими отклонениями от правильного ответа. Это похоже на то, как учат ребенка не падать с велосипеда: ты не просто показываешь идеальную езду, ты позволяешь ему чуть-чуть покачнуться и почувствовать равновесие. Именно этот подход и дал STRUCTURES25 устойчивость, которой не хватало всем предшественникам.
Честно говоря, у технологии пока есть ограничение
Она лучше всего работает с органическими молекулами, похожими на лекарственные соединения. Симуляции белков и полимеров - следующий шаг, который команда уже планирует. Интеграция с методами оптимизации, похожими на то, как работает игровой искусственный интеллект, должна помочь расширить возможности модели на эти более сложные системы. То, что сегодня недоступно, завтра станет рутиной.
Пока нейросети не научились читать наши мысли и сами ставить себе лайки, мне всё еще нужна ваша поддержка! Подписывайтесь, чтобы не пропускать новые разборы - обещаю и дальше переводить с гиковского на русский.
Если статья зашла, смело жмите лайк и перешлите тому самому другу, который вечно не в теме. Ну и пишите в комменты: что вообще думаете поможет ли эта технология излечить все самые страшные болезни?