Применение машинного обучения в физикохимии активных веществ - Михаил Андреевич Зарудских; Александр Сергеевич Безносюк (Известия Алтайского государственного университета, 2026)
Представлены последние достижения в области машинного обучения для решения актуальных задач физикохимии активных веществ. В статье рассмотрено, как интеллектуальный анализ данных и нейросетевые модели способствуют преодолению ограничений традиционных методов, обозреваются системы, способные обнаруживать неизвестные реакции в архивных данных масс-спектрометрии (MEDUSA), предсказывать молекулярные структуры по масс-спектрам (Spec2Mol) и генерировать спектры для новых соединений, что решает проблему дефицита эталонных образцов. В квантовой химии демонстрируется успех гибридных методов (AIQM1), которые объединяют квантово-механические расчеты с нейросетями для достижения высокой точности при значительном сокращении вычислительных затрат. Также рассмотрено применение машинного обучения в материаловедении для автоматического анализа микроскопических изображений с целью изучения дефектов и организации наночастиц. В контексте органического синтеза и дизайна лекарств представлены подходы, использующие машинное обучение для предсказания биологической активности молекул (MI-QSAR) и выходов химических реакций (Yield-BERT). В заключение подчеркивается, что машинное обучение является мощным инструментом, дополняющим классические подходы и ускоряющим научные открытия.