«Химики МГУ с помощью искусственного интеллекта научились предсказывать спектры сложных органических молекул (ПАУ — прим. ТАСС), которые встречаются как в дыме костра, так и в далеком межзвездном пространстве. Исследование демонстрирует, как методы ИИ помогают в экологических исследованиях на Земле и в разгадке химических тайн Вселенной», — говорится в сообщении.
Согласно одной из гипотез, полициклические ароматические углеводороды могли участвовать в синтезе РНК в «первичном бульоне» ранней Земли, став основой для зарождения жизни. Они содержат два и более конденсированных бензольных кольца. Сегодня ученые исследуют ПАУ в основном с помощью ИК-спектроскопии. Однако интерпретация спектров остается сложной задачей, так как экспериментальных данных пока немного, а теоретические расчеты требуют больших временных затрат.
«В новом исследовании, выполненном химиками МГУ, предложен инновационный подход на основе методов машинного обучения для предсказания ИК-спектров ПАУ. Особенностью работы было особое внимание к кодированию структуры молекулы, чтобы учесть и ее заряд», — уточнили в МГУ, добавив, что ученые впервые предсказали спектры одновременно и заряженных, и нейтральных молекул.
Результаты работы помогут уточнить моделирование спектров смесей ПАУ. В свою очередь, это позволит усовершенствовать анализ состава межзвездной среды и атмосфер планет, считает соавтор работы, младший научный сотрудник кафедры лазерной химии химического факультета МГУ Александр Закускин, чьи слова приводятся в сообщении.
Выводы исследователей опубликованы в журнале Journal of Chemical Information and Modeling.
