Команда исследователей MIT представила инновационную модель, которая значительно улучшает прогнозирование результатов химических реакций. Ранее попытки использовать искусственный интеллект и большие языковые модели (LLM) для этой задачи часто не учитывали фундаментальные физические принципы, такие как закон сохранения массы. Новый подход, разработанный исследователями, включает физические ограничения, что позволяет достигать более высокой точности в предсказаниях.
Основная проблема заключается в том, что предыдущие LLM, такие как ChatGPT, не могут гарантировать соответствие физическим реалиям. Наша команда внедрила метод, основанный на матрице связи электронов, что позволяет отслеживать электроны в реакции, предотвращая их добавление или удаление, что было бы невозможно в реальных условиях.
Хотя система еще на ранней стадии и требует дальнейшей разработки, она уже доступна в открытом доступе на GitHub, что будет способствовать моделированию и поиску новых реакций в области медицинской и материаловедческой химии.
Исследование поддержано консорциумом Machine Learning for Pharmaceutical Discovery and Synthesis и Национальным научным фондом.
*компания Meta Platforms Inc. признана экстремистской организацией, ее деятельность на территории России запрещена