Ученые СПбГУ и Самарского государственного технического университета разработали метод анализа кристаллических структур с применением искусственного интеллекта. Подход объединяет топологический анализ с нейросетевыми инструментами для выявления химических закономерностей, которые сложно обнаружить при стандартном поиске.
На первом этапе данные из Кембриджской базы, содержащей более 1,4 млн структур, обрабатываются комплексом ToposPro. Программа определяет соседство атомов через многогранники Вороного. Для обработки полученных результатов специалисты используют большую языковую модель, выявляющую статистические закономерности.
Эффективность подхода проверили на 1553 контактах в 473 кристаллах солей хлора, брома и иода. Исследователи выделили пять вариантов взаимного расположения частиц. В частности, были обнаружены перпендикулярные контакты, которые ранее оставались незамеченными из-за жестких ограничений по углам и расстояниям.
Результаты работы, поддержанной Российским научным фондом, опубликованы в журнале Coordination Chemistry Reviews. Авторы отмечают, что метод позволяет находить скрытые взаимодействия в кристаллах без предварительного задания параметров поиска. Ученые продолжают применять технологию к другим классам соединений.
