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»
