Редкоземельные металлы нужны для техники, актиниды — для ядерной промышленности. И те, и другие почти неотличимы по свойствам, а работать с радиоактивными актинидами трудно и опасно. Химики Московского государственного университета (МГУ) совместно с коллегами с механико-математического факультета обучили ИИ предсказывать стабильные комплексы, чтобы упростить разделение.
Специалисты разработали нейросеть, которая предсказывает стабильность комплексов f-элементов — лантаноидов и актинидов. Модель использует графовую сверточную архитектуру и объединяет данные о разных металлах в одной сети. Авторы собрали новую базу данных и обучили графовую нейросеть на комплексах со стехиометрией 1:1 — то есть на соединениях, где одна молекула лиганда связывается с одним ионом металла. Модель превосходит существующие аналоги и позволяет предсказывать свойства даже для металлов, которых не было в обучении.
Из-за схожих химических свойств и радиоактивности актиноидов экспериментальное изучение их разделения сильно ограничено. Ранее наша группа разработала модели для лантаноидов, но они использовали информацию только о структуре лигандов, что ограничивало выборку. Мы кардинально изменили подход: создали архитектуру, позволяющую объединить данные о комплексообразовании разных металлов в одной модели. Это позволяет точнее предсказывать свойства комплексов, и для работы модели металл не обязательно должен входить в обучающую выборку
Исходный код разместили в открытом доступе. В будущем специалисты планируют расширить модель на другие типы комплексов и работать над поиском лигандов для переработки ядерных отходов. Работа опубликована в The Journal of Chemical Physics и поддержана Минэкономразвития.
Ранее Наука Mail писала о том, что в вузе нашли способ создавать магниты без редкоземов.