Учёные МГУ создали нейросеть, которая предсказывает реакции молекул на свет

Метод моделирует сложные фотохимические реакции в тысячи раз быстрее аналогов и превосходит их по точности. Такие расчёты нужны для новых материалов солнечной энергетики, оптоэлектроники и биомедицины.

Учёные МГУ разработали метод машинного обучения, который моделирует фотохимические реакции, то есть превращения молекул под действием света. По данным авторов, он работает в тысячи раз быстрее аналогов и превосходит их по точности. Результаты опубликованы в журнале Journal of Chemical Physics при поддержке РНФ.

Светочувствительные белки отвечают за зрение у животных и фотосинтез у растений. Их работа основана на хромофорах, группах атомов, которые улавливают свет и перестраивают структуру молекулы. Такие реакции важны для новых материалов в биомедицине, оптоэлектронике и солнечной энергетике, но раньше их предсказание требовало огромных вычислительных мощностей и занимало месяцы.

Ранее исследователи построили нейросеть на высокоточных квантовохимических данных, которая справлялась с задачей за часы, не уступая в точности. В новой работе модель усовершенствовали трансферным обучением: сначала её обучили на менее точных данных, а затем дообучили на небольшой выборке сверхточных расчётов. Тестовым объектом стал катион метаниминия, соединение, которое повторяет ключевой фрагмент хромофора зрительного белка и важно для атмосферы Титана.

С помощью улучшенной сети впервые полностью построили карту всех возможных путей распада этого катиона. После возбуждения молекула за квадриллионные доли секунды меняет два разных состояния и распадается по семи конкурирующим каналам, в том числе разрывая связь между углеродом и азотом и отщепляя один или два атома водорода. Авторы также создали математическую модель, которая извлекает из динамики процесса времена жизни отдельных состояний и каналов распада.

Разработка позволяет за секунды предсказывать продукты сверхбыстрых фотохимических превращений без дорогостоящего оборудования. Данные нужны для создания фоточувствительных материалов, таких как солнечные батареи и катализаторы, а также для изучения механизмов зрения и фотосинтеза. Понимание путей распада позволяет менять структуру молекул: подавлять нежелательные реакции и усиливать полезные.

Поиск