Российские ученые создали ИИ-алгоритм Uni-Bond для перевода 3D-моделей молекул в химические формулы
Российские исследователи разработали нейросеть Uni-Bond, способную анализировать трехмерные модели молекул и определять их химические формулы. Точность алгоритма достигла 99,53%, что в 20 раз снижает частоту ошибок по сравнению с классическими методами.
Разработка представлена на международной конференции ICML в Сеуле. Система создана группой ученых из Института искусственного интеллекта AIRI, НИУ ВШЭ, Московского центра перспективных исследований МГУ имени Ломоносова, ТГУ и УрФУ. Алгоритм решает задачу стыковки программ физического 3D-моделирования и систем ИИ, прогнозирующих свойства веществ, которые используют разные форматы данных: первые работают с трехмерными моделями, вторые — со структурными формулами или молекулярными графами.
В отличие от классических программ, определяющих связи по расстояниям между атомами, новый подход анализирует геометрию всей молекулы и строит граф связей по трехмерным координатам. Нейросеть распознает пять типов взаимодействий: отсутствие связи, одинарную, двойную, тройную и ароматическую связи. Модель успешно протестирована на кластерах воды, где корректно определила внутримолекулярные связи и не зафиксировала ложных межмолекулярных взаимодействий. В будущем разработчики планируют адаптировать алгоритм для работы с заряженными частицами и радикалами.
