Учёные из Петербурга открыли новый тип связей в кристаллах с ИИ
Специалисты из Санкт-Петербургского государственного университета и Самарского государственного технического университета обнаружили новый тип связей в кристаллах с использованием искусственного интеллекта. Об этом сообщает Интернет-газета «Жук».
В ходе исследования были выявлены необычные перпендикулярные контакты, которые могли бы остаться незамеченными при традиционном анализе.
Ученые объединили топологический анализ кристаллических структур с методами искусственного интеллекта, что позволило превратить обширный массив данных о кристаллах в удобный для анализа формат. Это стало возможным благодаря поддержке Российского научного фонда.
Свойства веществ зависят не только от прочных ковалентных связей, но и от более слабых нековалентных взаимодействий, которые, несмотря на свою меньшую силу, играют ключевую роль в устойчивости сложных систем. Например, белки сохраняют свою форму, а цепи ДНК удерживаются вместе благодаря таким взаимодействиям.
Одним из типов нековалентных связей является галогенная связь, которая включает хлор, бром и йод. Эти элементы создают области с пониженной электронной плотностью, которые притягиваются к электроноизбыточным участкам соседних молекул, что критически важно для медицины, так как влияет на эффективность лекарств.
На начало 2026 года в Кембриджской базе данных было зарегистрировано более 1,4 миллиона записей кристаллических структур, и их количество продолжает расти. Однако анализ таких больших объемов данных требует значительных усилий, поскольку поиск часто осуществляется по заранее заданным параметрам, что может привести к пропуску уникальных комбинаций.
В новом методе, предложенном учеными, топологический анализ кристаллов сочетается с инструментами искусственного интеллекта. Данные из Кембриджской базы обрабатывались с помощью программы ToposPro, разработанной в Самаре, которая определяет расположение атомов на основе геометрии вещества. Это похоже на систему распознавания лиц, которая ищет не одну конкретную структуру, а все варианты, схожие с заданным образцом. Однако полученные данные содержат тысячи потенциальных взаимодействий, что делает их ручной анализ практически невозможным. Для дальнейшего анализа использовалась большая языковая модель, позволяющая выявлять статистические закономерности.
«Мы стремились построить поиск так, чтобы его условия не предопределяли ответ. Нейросеть выступает в роли партнера, а не замены человеку: каждый вывод мы проверяли вручную. Однако в некоторых случаях количество структур превышает возможности химика, и анализ с помощью нейросети становится необходимым», – отметил академик РАН Вадим Юрьевич Кукушкин.
Эксперты протестировали новый метод на солях гипервалентных хлора, брома и йода, проанализировав 1553 контакта в 473 кристаллах. В результате они выявили пять различных вариантов взаимного расположения молекул. В одной из обнаруженных конфигураций соседняя молекула приближается к атому йода не через σ-дырки, а перпендикулярно плоскости C–I–C, что позволяет одному йодониевому центру взаимодействовать с тремя партнерами одновременно. Учёные планируют уточнить электронную природу этого явления с помощью квантово-химических расчетов и применить метод к другим классам соединений и типам нековалентных взаимодействий. Результаты исследования опубликованы в журнале Coordination Chemistry Reviews.
