Ученые МГУ им. М.В. Ломоносова создали графовую нейросеть, объединившую экспериментальные данные о связывании различных металлов с органическими молекулами. Модель предсказывает устойчивость комплексов металлов, сведения о которых не использовались при обучении, и оценивает неопределенность своих прогнозов.

Обучение велось на базе экспериментальных констант устойчивости с учетом состава соединений, температуры и ионной силы раствора. Ученые также проанализировали, какие фрагменты органических молекул сильнее всего влияют на предсказанную устойчивость комплексов. Выявленные зависимости согласуются с известными химическими закономерностями.

Решение предполагается применять для предварительного отбора молекул, способных связывать редкоземельные элементы и актиниды.

Научная статья опубликована в журнале The Journal of Chemical Physics.

В июне 2025 года ученые AIRI, «Сколтеха», ТПУ и «Сбера» предложили метод снижения количества расчетов при дообучении графовых нейросетей предсказанию свойств материалов.