В Институте органической химии им. Н.Д. Зелинского (ИОХ РАН) разработали нейросеть, определяющую молекулярную структуру веществ по фото с оптического или электронного микроскопа. Об этом сообщили в пресс-службе Минобрнауки.
Популярные методы исследования молекулярных структур (ЯМР-спектроскопия, масс-спектрометрия, рентгеновская дифракция) требуют участия квалифицированного персонала и дорогостоящего оборудования. Новый подход сокращает время анализа и дает возможность пользоваться более доступным оборудованием.
Для упрощения технологии исследования авторы предложили использовать машинное обучение. Специалисты выбрали структуру четвертичных фосфониевых солей (используется в нефтедобыче, медицине и других областях) для оценки работы нейросети.
Исследователи доказали, что использование машинного обучения для анализа изображений химических соединений — это не просто экспериментальная идея, а реальный инструмент, способный изменить многие отрасли. Этот метод позволит сократить затраты и время на проведение анализов, что особенно важно в условиях быстрого развития науки и промышленности.
Разработчики планируют повысить точность работы нейросети и включить в анализ другие химические соединения.
Ранее www1.ru сообщал, что искусственный интеллект обучили быстро считывать данные со счетчиков ЖКХ.
Читать материалы по теме:
В МФТИ научили искусственный интеллект выписывать рецепты и больничные
Решит все задачи, ответит на все вопросы: в Бурятии разработали многоцелевой чат-бот на основе ИИ
В Минцифры дали старт тестированию генеративного ИИ на «Госуслугах»
Сейчас на главной
На платформу установили противоосколочные панели и минный трал для инженерной разведки
Проверка пройдёт над побережьем Белого моря в реальных погодных условиях
Глава Минэнерго США уверяет, что будет следовать закону о запрете импорта, принятому ещё при Байдене
Беспилотник поражает цели на расстоянии в сотни километров
Передвижной цех предназначен для работы в полевых условиях вдали от стационарных СТО
Пока в опросе лидируют «Эмка» и «Микроша»
Модернизация позволит заводу быстрее выпускать микрофоны «Гаруда» и защитную экипировку «Оберег»
Несмотря на санкции, объём грузоперевозок второй год держится на рекордном уровне
Опрошенные медики боятся принять ошибочное решение при работе с новыми технологиями
Цифровой ID с QR-кодом заменит студенческий для прохода в учебные заведения и общежития
Всего в 2026 году предприятие получит более 400 единиц современной техники
Манёвры с участием судна проекта 21980 «Грачонок» прошли в Балтийском море