Фото: Рисунок, образно представляющий результаты работы.
Источник: Лабутин Т.А., Закускин А.С.
Химики Московского государственного университета добились значительного прорыва, применяя искусственный интеллект для изучения сложных полициклических ароматических углеводородов (ПАУ). Эти молекулы встречаются повсеместно — от городского воздуха и дыма костра до межзвездной пыли в далёких уголках Вселенной. Современные цифровые технологии не только помогают ученым лучше разбираться в экологии Земли, но и продвигают человечество на шаг ближе к пониманию загадок космоса и зарождения жизни.
Полициклические ароматические углеводороды: загадка Земли и Вселенной
Полициклические ароматические углеводороды — это органические соединения, основой которых служат несколько сросшихся бензольных колец. На Земле они образуются как в результате лесных пожаров, сжигания топлива человеком, так и других природных или антропогенных процессов. Однако эти соединения обнаруживаются и в далеком космосе: в пылевых облаках, на кометах и даже в атмосферах отдельных планет. Их универсальное присутствие натолкнуло ученых на идею, что такие молекулы могли сыграть ключевую роль в формировании жизненных форм, участвуя в синтезе РНК на ранних этапах истории Земли.
Изучение поведения ПАУ позволяет не только выяснить источники загрязнения воздуха, но и узнать больше о химических процессах во Вселенной. Астрохимики и экологи придают большое значение этим молекулам — ведь они одновременно являются продуктом горения и частью химического «наследия» Вселенной.
Почему анализировать спектры ПАУ так сложно?
Один из ключевых методов анализа этих соединений — инфракрасная (ИК) спектроскопия. С помощью нее ученые исследуют, какие длины волн поглощаются или излучаются разными молекулами, что и помогает распознать их состав. Но здесь кроется сложность: экспериментальными методами получено довольно мало спектров ПАУ, а теоретический расчет требует колоссальных вычислительных ресурсов. Это значительно осложняет расшифровку спектров, поступающих даже с помощью астрономических приборов или экологических станций.
Еще большую трудность представляет интерпретация спектров новых, ранее не изученных молекул — особенно если они содержат гетероатомы (например, азот или кислород), меняющие электрофизические свойства и, соответственно, спектральные характеристики.
ИИ как инструмент нового поколения для химиков
В этой ситуации на помощь приходит искусственный интеллект. Исследователи МГУ впервые применили оригинальные методики машинного обучения для точного предсказания ИК-спектров различных видов ПАУ, уделяя особое внимание описанию структуры молекул с учетом их заряда. Такой подход позволил добиться впечатляющих результатов и повысить точность прогнозов даже для тех молекул, для которых экспериментальные данные практически отсутствуют.
Особенно интересным стал аспект работы с гетероатомными ПАУ — соединениями, содержащими, к примеру, атомы азота или кислорода. Их спектры значительно отличаются от стандартных вариантов, а количество экспериментальных данных для учебных моделей остается небольшим. Аспирант химического факультета МГУ Бабкен Бегларян объяснил, что следующей целью является использование технологии transfer learning (обучения с переносом), чтобы повысить точность прогнозирования спектров таких сложных молекул.
Новый универсальный подход: точные модели и перспективы
Впервые учёные смогли создать единую модель, способную одинаково успешно предсказывать спектры как для нейтральных, так и для ионизированных ПАУ – то есть соединений, имеющих разный заряд. За счет этого удалось задействовать максимальное количество доступных на сегодняшний день спектров для анализа и обучения моделей искусственного интеллекта. Универсальность подхода заметно повысила стабильность и точность предсказаний вне зависимости от типа соединения.
Перспективы, которые этот успех открывает перед исследовательским сообществом, огромны. Теперь возможно более точно моделировать не только отдельные молекулы, но и сложные смеси ПАУ, встречающиеся в атмосферах планет, на кометах и в межзвездной среде. Младший научный сотрудник химического факультета МГУ Александр Закускин подчёркивает: современные модели позволяют анализировать сложнейшие химические составы астрономических объектов и сред, значительно расширяя наши представления о составе Вселенной.
Будущее исследований с интелектуальными технологиями
Открытие научной группы МГУ под руководством Бабкена Бегларяна и Александра Закускина вдохновляет на дальнейшие исследования в области астрохимии и экологии. Внедрение искусственного интеллекта делает возможным анализ огромных массивов данных и открывает новые горизонты для моделирования химических процессов, происходящих как на нашей планете, так и за ее пределами.
Оптимистичные успехи химиков МГУ доказывают: технологии дают ученым совершенно новые инструменты для расшифровки тайн Вселенной и продолжения поиска истоков жизни. Этот пример вдохновляет верить в огромный потенциал науки на благо человечества и окружающего мира.
