В институте искусственного интеллекта AIRI разработали LAGNet, систему, ускоряющую расчет электронной плотности молекул для создания новых лекарств. Она предназначена для работы с данными, которые фармацевты и химики используют при создании новых препаратов. Как утверждают ученые, LAGNet предсказывает поведение электронов в молекуле в два раза точнее аналогов.

Традиционный метод расчета электронной плотности занимает от 2 часов до 2 дней. Нейросети могут сократить этот срок до 5–6 секунд, но они требуют больших ресурсов для начального обучения модели. Для 12 млн молекул требуется около 100 ТБ данных.

LAGNet сокращает объем данных для обучения в 42 раза, требования к хранилищу — в 8 раз. Для этого используется математический подход, разработанный в 1980-х годах, — решетка Лебедева.

По словам ученых, новая нейросеть обучается в четыре раза быстрее аналогов за счет снижения нагрузки на каналы передачи данных. Она также показывает лучшую точность при работе с лекарственными молекулами.

Пока система не анализирует некоторые растворы солей и белковые препараты. В ближайшее время ученые планируют расширить возможности использования LAGNet на все препараты из списка жизненно необходимых.

Карточки решений:
LAGNet

В НИТУ МИСИС ранее в мае представили квантовый алгоритм генеративного ИИ для химии и разработки лекарств. Разработку протестировали. Планируется поиск партнеров для ее внедрения в практику.