ШІ навчили дотримуватися законів фізики в хімії

Дослідники з MIT створили ШІ-модель FlowER, яка з високою точністю прогнозує результати хімічних реакцій, дотримуючись фундаментального закону збереження маси.

За словами авторів роботи, попередні спроби застосувати LLM для таких завдань мали обмежений успіх. ШІ часто ігнорував закони фізики й під час розрахунків міг «створювати» нові атоми або «видаляти» наявні.

«Це схоже на алхімію», — пояснив дослідник Джунен Джунг.

На його думку, на відміну від ChatGPT, їхня модель не просто аналізує набір вхідних і вихідних даних, а відстежує всі етапи трансформації речовин.

Щоб розв’язати проблему, команда використала метод, запропонований ще у 1970-х, — матрицю зв’язків та електронів. Підхід дозволяє відслідковувати кожну заряджену частинку в реакції, гарантуючи, що жоден атом не буде створений чи втрачений.

FlowER навчали на базі даних патентного відомства США, що містить понад мільйон хімічних реакцій. За словами розробників, система вже зараз демонструє точність не нижчу, а подекуди й вищу за наявні аналоги.

Професор Коннор Колі підкреслив, що наразі це лише підтвердження концепції. Модель поки що не охоплює частину реакцій із металами та каталізаторами, однак команда вже працює над розширенням.

«Ми неймовірно натхнені тим, що отримуємо настільки надійні прогнози хімічних механізмів. Модель зберігає масу та електрони», — додав Колі.

Проєкт є повністю відкритим: код, моделі та набори даних опубліковані на GitHub. Розробники вважають, що FlowER уже зараз може стати корисним інструментом для аналізу реакцій.

У перспективі модель може знайти застосування у фармацевтиці, пошуку нових матеріалів та електрохімічних системах.

Нагадаємо, дослідники з Пенсильванського університету представили генеративну ШІ-модель AMP-Diffusion, яка створює десятки тисяч нових антимікробних пептидів, корисних у боротьбі зі стійкими до ліків бактеріями.