Нейросеть для химических реакций
👨‍🎓Ученые усовершенствовали инструмент для моделирования химических реакций и предсказания свойств молекул,который использует нейросети для тонкой подстройки параметров.
⚡Теория функционала плотности — главный рабочий инструмент современной вычислительной химии, который позволяет понять, как электроны распределены в пространстве вокруг ядер молекулы.
📍Традиционно функционалы создают двумя основными способами. В первом подходе математическую формулу функционала конструируют так, чтобы он строго соблюдал известные физические законы. Созданные таким образом функционалы как правило имеют схожую, но не идеальную точность при их применении к самым разным соединениям. В рамках второго — эмпирического — подхода ученые берут гибкую математическую формулу (с большим количеством варьируемых параметров) и подгоняют их под известные параметры химической реакции.
📍Второй подход ученые расширили, создав нейросетевые функционалы, которые обучают на огромном количестве известных молекул.
🚩В отличие от полностью нейросетевых подходов, новый алгоритм не нарушает фундаментальные законы физики и снижает ошибку в расчетах энергии химических реакций почти на 26%.
✨ Благодаря этому он позволяет точнее описывать поведение электронов в сложных химических системах, что необходимо для предсказания их свойств, например при разработке новых лекарств, катализаторов и материалов. ХИМБЛОГ в VK.