Искусственный интеллект активно проникает во многие области жизни и деятельности человека. Исключением не стала и химия. Известные слова Михаила Васильевича Ломоносова, сказанные в 1751 году на собрании Петербургской академии наук, можно сегодня переформулировать так: «Широко распростирает руки свои искусственный интеллект в дела химические». Сегодня среди химиков встречается мнение, что ИИ может оставить ученых без работы. Разбираемся, что сейчас делает специализированный ИИ для химии и сможет ли он заменить человека в лаборатории.
Одна из главных сфер применения ИИ в химии — это предсказание свойств и активности соединения по его формуле. Российские ученые из Института искусственного интеллекта AIRI совместно с коллегами разработали ИИ-метод, с помощью которого можно будет предсказывать поведение молекул. Преимущество предложенной отечественными разработчиками нейросети в том, что она требует в 50 раз меньше данных, чем существующие аналоги.
С помощью нейросети AlphaFold российские ученые разработали прототип лекарства от целиакии, то есть непереносимости глютена. Нейросеть помогла исследователям получить 3D-модель тканевой трансглутаминазы (tTG) — фермента, который играет ведущую роль в возникновении целиакии. Затем ученые экспериментально подтвердили выводы ИИ и отобрали перспективные лекарственные препараты соединения.
Химики используют ИИ, чтобы анализировать изображения с электронных микроскопов. Для этих целей ученые из Новосибирского государственного университета разработали сервисы на базе искусственного интеллекта iOk для автоматического анализа и описания изображений. Платформа работает со снимками с электронных микроскопов и может распознавать, например, наночастицы. Схожую разработку недавно представили и ученые из Института органической химии им. Н. Д. Зелинского. Их нейросеть также определяет молекулярную структуру вещества по изображению с микроскопа.
Одно из главных различий между опытным химиком и тренированным ИИ, если не считать фундаментальных отличий человеческого разума и программы, — в наборе данных, на которых они тренировались. Химик учится на своих и чужих успехах и ошибках, он знает и про успешные опыты, и про неудачи. ИИ же тренируется на опубликованных научных работах, а в приличных журналах крайне редко публикуются неудачи.
Подробнее — в канале «Тест Тьюринга» (Дзен, vc.ru)
Материал подготовлен совместно с Национальным центром развития искусственного интеллекта — ai.gov.ru.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
