Искусственный интеллект в химии

1.

Искусственный интеллект в химии
Чернов Максим
НТТС-2-251 ОС

2.

План
• Введение
• Понятие искусственного интеллекта в контексте химии
• Историческое развитие: от экспертных систем к глубокому обучению
• Основные технологии ИИ, применяемые в химии
• Ключевые направления применения ИИ в химии
• Основные преимущества использования ИИ в химии
• Ограничения, проблемы и риски применения ИИ в химии
• Перспективы развития ИИ в химии
• Заключение

3.

Искусственный интеллект в
химии
Искусственный интеллект (ИИ) превратился из вспомогательного
инструмента в ключевой драйвер современной химии. Он ускоряет
открытие лекарств, прогнозирует исход реакций, оптимизирует процессы,
создает новые материалы и автоматизирует эксперименты.
Главная идея: ИИ позволяет перейти от медленного «ручного» перебора
вариантов к систематическому поиску в гигантском химическом
пространстве, опирающемуся на данные и модели. Это сокращает сроки
и стоимость исследований, повышая вероятность успеха.

4.

1. Понятие искусственного
интеллекта в контексте химии
ИИ в химии — это совокупность алгоритмов и систем, которые
автоматически извлекают закономерности из данных, делают прогнозы,
генерируют новые структуры и управляют роботизированными
экспериментами.
Машинное обучение
Регрессия, классификация, кластеризация для прогнозирования свойств.
Глубокое обучение
Нейронные сети (графовые, трансформеры) для сложных нелинейных
зависимостей.
Генеративные модели
VAE, GAN, диффузионные модели для создания новых структур и
синтетических маршрутов.
Химические языковые модели
Обученные на реакциях, структурах и научных статьях для извлечения
знаний.

5.

2. Историческое развитие: от экспертных систем к
глубокому обучению
1970–1990-е: Экспертные системы
1
Ручные правила для планирования синтеза
(LHASA/LHAS), ограниченные субъективным опытом.
С ≈2010-х: Большие данные и глубокое обучение
Нейросети для синтеза и реакций на основе крупных баз
данных (USPTO, Reaxys), графовые нейронные сети.
2
1990–2010-е: QSAR/QSPR и статистика
3
Статистическое моделирование для предсказания
свойств (растворимость, токсичность) с использованием
PLS, SVM.
4
2020-е: Генеративные модели и роботы
Генерация новых структур, роботизированные
лаборатории, интеграция с языковыми моделями.

6.

3. Основные технологии ИИ, применяемые в химии
Машинное и глубокое обучение
Графовые нейронные сети
Классическое машинное обучение (регрессия, SVM) используется
для предсказания свойств и токсикологии. Глубокие нейросети
эффективны при больших объемах данных и сложных нелинейных
зависимостях.
Молекулы представляются графами, GNN обучаются передавать
информацию по ним, предсказывая реакционную способность и
свойства.
Генеративные модели
Языковые модели для химии
Создают новые химические структуры с заданными свойствами.
Используются VAE, рекуррентные и трансформерные модели,
диффузионные модели. Например, Makya от Iktos генерирует
синтетически осуществимые молекулы.
Обученные на химических реакциях и публикациях, они извлекают
знания, помогают в гипотезах, поиске аналогов и анализе трендов,
служат интерфейсом к ИИ-системам.

7.

4. Ключевые направления применения ИИ в химии
Лекарственный дизайн
Виртуальный скрининг,
предсказание связывания,
оценка ADMET, генеративный
дизайн новых молекул. ИИ
ускоряет поиск и оптимизацию
«хитов».
Прогнозирование реакций
Компьютерное планирование
синтеза (CASP), ретросинтез,
предсказание продуктов
реакций. IBM RXN for Chemistry
— пример платформы.
Автоматизированные лаборатории
Интеграция ИИ с роботами для
синтеза и измерений. Замкнутый
цикл «дизайн – эксперимент –
анализ – новый дизайн» (selfdriving lab).
Материаловедение
Предсказание свойств
материалов, поиск новых
материалов для батарей,
катализаторов, мембран. AI for
Materials — отдельное
направление.
Хемоинформатика и Big Data
Форматы хранения структур,
крупные базы данных,
стандарты аннотации. ИИ
сопоставляет соединения,
извлекает информацию из
текстов.
Оптимизация процессов
Моделирование и оптимизация
кристаллизации,
масштабирования реакций,
параметров реакторов.
Способствует снижению затрат
и отходов.
Спектроскопия и аналитика
Обработка и интерпретация
NMR, IR, Raman, MS-спектров,
автоматическая идентификация
соединений, анализ
хроматографии.

8.

5. Основные преимущества использования ИИ в химии
Ускорение исследований
Снижение стоимости и рисков
ИИ анализирует миллионы вариантов за часы, что
невозможно для человека.
Виртуальный скрининг и точные прогнозы сокращают число
неудачных экспериментов.
Повышение точности
Открытие закономерностей
ИИ-модели дают точные оценки свойств и исходов реакций,
автоматизация уменьшает человеческий фактор.
ИИ выявляет сложные нелинейные связи в больших
массивах данных.
Расширение хим. пространства
Интеграция данных
Генеративные модели исследуют новые классы структур и
соединений.
ИИ объединяет химические, биологические,
материаловедческие и технологические данные.

9.

6. Ограничения, проблемы и риски применения ИИ в
химии
1
2
3
Качество и полнота данных
Интерпретируемость
Синтетическая осуществимость
Данные часто шумные, неполные,
Глубокие нейросети часто являются
Ранние генеративные модели
несбалансированные, что приводит к
«черным ящиком», трудно объяснить
предлагали нереалистичные
плохому обобщению моделей и
их прогнозы. Развивается
структуры. Новые подходы
скрытым смещениям.
интерпретируемое машинное
учитывают реальные реакции и
обучение.
доступность реагентов.
4
5
Воспроизводимость и стандартизация
Этические и социальные аспекты
Отсутствие единых метрик и бенчмарков, сложность
Биобезопасность, риски сокращения рабочих мест,
воспроизведения моделей. Нужны открытые данные и
цифровое неравенство, интеллектуальная собственность.
прозрачные публикации.

10.

7. Перспективы развития ИИ в химии
Самоуправляемые лаборатории
Полностью интегрированные системы, где ИИ генерирует гипотезы, роботы выполняют эксперименты, а данные
дообучают модели.
Интеграция языковых моделей
Интеллектуальные ассистенты химика, консолидация информации из разных источников, мультимодальные модели.
Открытые экосистемы
Создание открытых баз данных, программных платформ и фреймворков для демократизации доступа к ИИ-инструментам.
Междисциплинарная интеграция
Развитие на стыке химии с биологией, медициной, материаловедением, экологией для решения сложных задач.

11.

Заключение
ИИ в химии — стратегическая технология, ускоряющая открытия, рационализирующая процессы и автоматизирующая
исследования. Он расширяет инструментарий химика, переводя акцент с рутинного перебора на творческую постановку задач
и формирование новых гипотез.
Несмотря на проблемы качества данных, интерпретируемости и этические аспекты, синергия химической интуиции и мощных
ИИ-систем будет определять развитие химической науки и индустрии в ближайшие десятилетия.