Нейросеть Uni-Bond переводит 3D-структуры молекул в химические формулы с точностью 99,53%

Группа исследователей из нескольких российских институтов, включая AIRI и НИУ ВШЭ, разработала алгоритм искусственного интеллекта Uni-Bond. Этот алгоритм способен преобразовывать трёхмерные координаты атомов в плоские структурные формулы молекул. Результаты работы были представлены на конференции ICML в Сеуле.

В отличие от традиционных методов, которые определяют связи на основе расстояний между атомами, новый подход анализирует геометрию всей молекулы в целом. Это позволяет строить граф связей непосредственно по 3D-координатам, что повышает точность алгоритма до 99,53%. Данная точность в 20 раз снижает частоту ошибок по сравнению с предыдущими моделями.

Модель была протестирована на кластерах воды, где молекулы расположены близко друг к другу, но не образуют химических связей. Uni-Bond успешно определил внутримолекулярные связи и не допустил ложных межмолекулярных взаимодействий, что отличает его от предшествующих методов.

Нейросеть распознаёт пять типов связей: отсутствие связи, одинарные, двойные, тройные и ароматические. Последние являются особенно сложными, так как их геометрия находится между одинарной и двойной связью. Использование глобальной информации о молекуле делает алгоритм устойчивым к шумам и искажениям.

В дальнейшем разработчики планируют адаптировать модель для работы с заряженными частицами и радикалами, а также применять её для проверки структур, созданных другими ИИ-системами. Эта технология может быть полезной при создании новых химических соединений, в том числе в фармацевтике, хотя сроки её внедрения пока не определены.