В России разработана система на основе машинного обучения для поиска новых химических соединений Российские учёные разработали систему машинного обучения, которая помогает находить новые химические реакции, анализируя огромные объёмы данных масс-спектрометрии. Новинка не только ускоряет процесс поиска соединений, но и снижает затраты на исследования. В «Сколтехе» отметили, что алгоритм уже доказал свою эффективность, изучив данные реакции Мизороки-Хека и обнаружив новые химические трансформации. По словам академика Валентина Ананикова, их подход сочетает машинное обучение и анализ сигналов в масс-спектрах, что уменьшает количество ошибок при распознавании соединений. Учёные утверждают, что около 95% накопленных данных в химии остаются без должного анализа, из-за чего упускаются важные открытия. Эта проблема подтолкнула к созданию инновационного алгоритма, способного справляться с большими массивами информации. Система построена на принципах высокоразрешающей масс-спектрометрии: соединения ионизируют и пропускают через магниты, чтобы измерить их массу, заряд и другие параметры. Такой подход позволяет не только определять составы молекул, но и открывать ранее неизвестные химические процессы. Учёные уверены, что разработка станет важным инструментом в будущих исследованиях.