Исследователи Центра ИИ МГУ совместно с коллегами из Института искусственного интеллекта МГУ объединили в одной нейросети экспериментальные данные о связывании разных металлов с органическими молекулами. Такой подход позволил получать прогнозы и для металлов, сведения о комплексах которых не использовали при обучении. Работа опубликована в журнале The Journal of Chemical Physics в 2026 году.
Органические молекулы, способные связывать ионы металлов, называют лигандами. Устойчивость образующихся комплексов определяет, насколько равновесие в растворе смещено в сторону связанного состояния. Эти сведения нужны при поиске веществ для разделения и извлечения металлов, в том числе при переработке отработавшего ядерного топлива.
Получать экспериментальные данные для таких соединений сложно. Изучение актинидов ограничивают радиоактивность, стоимость и доступность образцов, а разделение редкоземельных элементов затрудняет сходство их химических свойств. Точные квантово-химические расчеты, в свою очередь, требуют больших вычислительных затрат.
Авторы собрали базу экспериментальных констант устойчивости — величин, характеризующих образование комплексов в растворе. В нее вошли сведения из международной базы экспериментальных данных NIST46 и научных публикаций. Исследователи учитывали не только состав соединений, но и температуру и ионную силу раствора, которая зависит от концентраций и зарядов присутствующих в нем ионов.
На этих данных обучили графовую нейронную сеть. Она представляет органическую молекулу как схему атомов и связей между ними, отдельно обрабатывает характеристики металла и условия эксперимента, а затем объединяет информацию для прогноза. Благодаря этому одна модель использует данные о комплексах разных металлов.
Авторы также проверили, сможет ли модель оценивать соединения металла, сведения о комплексах которого полностью исключили из обучения. Точность в этом случае снижалась, но, по результатам исследования, оставалась достаточной для качественной оценки устойчивости.
Дополнительно модель оценивает неопределенность своих прогнозов. Это помогает выделять соединения, для которых расчет менее надежен. Исследователи также проанализировали, какие фрагменты органических молекул сильнее влияют на предсказанную устойчивость комплексов. Выявленные зависимости согласовались с известными химическими закономерностями.
«Для некоторых актинидов экспериментальных данных очень мало. Мы объединили сведения о разных металлах в одной модели, чтобы использовать общие закономерности их взаимодействия с органическими молекулами. При этом важно получать не только прогноз устойчивости, но и оценку его неопределенности. Такой подход может помочь выбирать соединения для дальнейшей экспериментальной проверки», – отметил старший научный сотрудник Центра ИИ МГУ Артем Митрофанов.
Разработка может использоваться для предварительного отбора молекул, способных связывать редкоземельные элементы и актиниды. Исследование ограничено комплексами, в которых одному иону металла соответствует одна молекула лиганда, и ориентировано на водные растворы. Применение к другим составам комплексов и растворителям требует дальнейшей работы.
Информация предоставлена пресс-службой МГУ
Источник фото: www.123rf.com
