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
Почему рестомод Kimera EVO37 стал главным автомобилем 2025 года по версии Top Gear и обошёл лучших современных суперкаров
Три года на разбитых дорогах и ежедневные сотни километров: реальный опыт владельца
Стремительный рост поставок новых и подержанных авто меняет рынок быстрее, чем ожидали аналитики
Почему содержание популярных китайских моделей нередко оказывается ближе к уровню глобальных брендов
Семиместный гигант с 24,6-дюймовым экраном выходит на рынок
Лидирует КамАЗ, но китайские бренды стремительно отбирают долю
Тачскрины стали раздражать водителей, а EuroNCAP готовится штрафовать за неудобное управление
От Mega Track до Sterrato: самые необычные спортивные автомобили, которые могут съехать с асфальта
Спецтехника прошла своим ходом около 5 тыс. км
Как Toyota создала уникальную линейку люксовых моделей, едва не соперничающих друг с другом
Такое топливо — эталонное при проведении сертификации
Новые поставки седана в страну не запланированы