🌟 Молекулярное машинное обучение (МО) лежит в основе ключевых процессов в разработке лекарств, материаловедении и оптимизации катализаторов, быстро прогнозируя взаимодействия и свойства молекул. Например, в фармацевтике модели МО предсказывают связь лекарств с биомишенями, резко ускоряя исследования 💊⚡.
🚨 Однако традиционные способы представления молекул — упрощённые графы, 3D-координаты, текстовые форматы — имеют существенные недостатки. Они часто игнорируют квантово-механические детали, критически важные для точного описания свойств молекул.
⚛️ С ростом сложности задач становится всё важнее создавать модели, учитывающие квантовый уровень информации. В журнале Nature Machine Intelligence Габриэль Гомеш, Даниил Бойко и их коллеги [предложили новый подход](https://www.nature.com/articles/s42256-025-01031-9), включающий квантово-химические взаимодействия 🔬.
🎓 Бойко (аспирант) и Гомеш (профессор Университета Карнеги-Меллон) разработали метод, который улучшает модели меньшим объёмом данных и интерпретируемостью. Их подход с учётом взаимодействия орбиталей превзошёл стандартные молекулярные графы.
🔋 Стереоэлектронные эффекты (влияние пространственного расположения орбиталей на свойства молекул) легли в основу новых стереоэлектронных графов (SIMGs). Но расчёты таких взаимодействий требуют огромных ресурсов, замедляя работу для крупных молекул.
💡 Решение: модель, генерирующая расширенные графы за секунды вместо часов! Она обучалась на малых молекулах, но точно предсказывает свойства даже для пептидов и белков 🚀. «Это открывает доступ к областям, где квантовая химия раньше была беспомощна», — отмечает Бойко.
🌐 Для удобства учёных создано [веб-приложение](https://simg.cheme.cmu.edu/), визуализирующее стереоэлектронные взаимодействия. Оно анализирует заряды атомов, неподелённые пары и карты орбиталей, делая методы доступнее 🔍.
📉 «В химии данные часто ограничены, поэтому наглядность молекулярных процессов крайне важна», — подчёркивает Бойко.
✨ Улучшая представление молекул и ускоряя создание «квантовых» графов, команда расширяет применение МО — от спектроскопии до катализа. Следующая цель — охватить всю таблицу Менделеева 🧪📊.
Предоставлено [Carnegie Mellon University Chemical Engineering](https://phys.org/partners/carnegie-mellon-university-chemical-engineering/).
[Подробнее о химии →](https://www.physicsforums.com/forums/chemistry.83/)