26 сентября, 2024 
AdminGWP 
Рoссийскиe учёныe рaзрaбoтaли нeйрoсeть на aнaлизa нoвыx сoeдинeний
Спeциaлисты Институтa oргaничeскoй xимии им. Н.Д. Зeлинскoгo сoздaли нeйрoсeть, кoтoрaя спoсoбнa oпрeдeлять dpa.zt.ua
молекулярную структуру вещества в области изображению с микроскопа. Подготовка упростит и удешевит исследования в биохимической, материаловедческой и фармацевтической отраслях. Исследователи уверены, фигли искусственный интеллект позволит в ряде случаев (вскочить без дорогостоящих методов анализа, таких что спектрометрия или рентгеновская диффракция.
Учёные из Института органической химии им. Н.Д. Зелинского РАН (ИОХ РАН) разработали нейросеть исполнение) определения молекулярной структуры веществ сообразно изображениям, полученным с через электронного или оптического микроскопа. В перспективе производство поможет ускорить прикладные исследования в ряде областей. Об этом RT сообщили в бульдозер-службе Минобрнауки.
Результаты исследования опубликованы в научном журнале Small, посвящённом нанотехнологиям.
В качестве кого правило, для анализа молекулярной структуры нового соединения применяются такие методы, ровно масс-спектрометрия разве рентгеновская дифракция, а в свой черед спектроскопия ядерного магнитного резонанса (ЯМР), которые, как бы то ни было, требуют дорогостоящего оборудования и высококвалифицированных сотрудников.
Авторы новой работы предложили облегчить этот этап научных исследований, применив методы машинного обучения. В качестве модели учёные взяли структуру четвертичных фосфониевых солей, которые размашисто используются в химии и медицине, а как и в целлюлозно-бумажной промышленности и нефтедобыче.
Исследователи научили нейросеть исследовать количество атомов углерода в железы молекулы изучаемого вещества. В результате ИИ аэрозоль точно идентифицировать вещества и структуру их молекул числом изображению с оптического неужто электронного микроскопа.
В ряде случаев ИИ даже если распознавал минимальные заслуги в структуре, которые незаметны около применении традиционных оптических методов, подчёркивают авторы исследования. Исполнение призвана упростить и удешевить промер химических соединений, кое-что особенно важно чтобы фармацевтики, биохимии и материаловедения.
«Исследователи доказали, почему использование машинного обучения в целях анализа изображений химических соединений — сие не просто экспериментальная помысел, а реальный инструмент, ловкий изменить многие отрасли. Настоящий метод позволит укоротить затраты и время получи и распишись проведение анализов, подобно как особенно важно в условиях быстрого развития науки и промышленности», — сообщила RT пресс-папье-служба ИОХ РАН.
В дальнейшем авторы исследования намерены поднять применение этого подхода для другие классы химических соединений, а да ещё больше вздуть точность работы нейросети.
Опубликовано в рубрике