Группа специалистов из России, Эстонии и Великобритании разработала новый способ прогнозирования сложных свойств молекул, основываясь на минимуме информации.
До разработки существовало всего два метода прогноза. Но оба они предполагали необходимость работы с множеством факторов. Главным образом, эти методы применялись для определения биоконцентрации, которая представляет собой степень накопления того или иного вещества в организме.
Однако больше не придется оперировать большим количеством информации, поскольку разработанный метод позволяет обходиться без них. Сначала проводятся расчеты для определения плотности, а после к полученным данным применяют нейронную сеть на основе технологии сверточной 3D сети. Ее используют обычно для распознавания изображений.
В итоге получается, что для прогноза необходимы только данные плотности водорода и кислорода вокруг той или иной молекулы. Такая разработка существенно упростит и ускорит работу прогнозирование экологической нагрузки, которая исходит от различных веществ.
Аспирант Сколтеха Сергей Соснин, который принимал участие в исследовании, отметил, что главное достижение этого способа – его универсальность. В дальнейшем его можно будет применять для прогноза иных свойств молекул, а также свойств качественно новых соединений.
