南乌拉尔国立大学国际实验室使用人工智能改善材料

在南乌拉尔国立大学多功能化合物多尺度建模国际实验室中,基于原子-分子系统的计算机建模获得具有所需特性的化学物质已成为现实。 这将允许合成新材料,新药物,并在分子水平上理解生化反应的原理。

用于物质结构计算机建模的新算法

自2016年以来,该博士学位一直由美国中佛罗里达大学 阿尔约姆马·苏诺夫 教授和化学科学博士 叶卡捷琳娜·巴塔什维奇 教授负责。

自然与精确科学学院的科学家正在化学,化学信息学和材料物理和化学性质的计算机设计的交叉领域进行研究。依靠原子-分子体系结构的合理设计,不仅可以预测物质的物理化学性质,而且可以实现其定向变化。这对于获得可用于工业,高科技和医学的新化合物非常重要,这大大减少了化学实验室进行实验搜索的时间。实验室的首要任务是开发算法和方法,以对有机材料和杂化材料的结构和特性进行计算机建模。

“我们努力在化学中使用数字技术,例如机器学习,人工智能和进化算法。 所有这些工具正在成为现代化学家的传统组合,并已牢固地纳入我们的专业日常生活中。 同时,实验室解决了与改善材料有用特性有关的各种实际问题。叶卡捷琳娜·巴塔什维奇 解释说。

实验室正在积极发展国际合作。 与宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院合作的结果是,开发了一种计算预测卟啉化合物吸收光的方法。 卟啉是参与诸如光合作用,氧气传输和电子传输等过程的天然物质。 这些物质的独特之处在于它们允许在其组成中引入各种取代基,从而可以改变材料的性能。

这项联合研究的目的是创建新的生色团(决定一种物质颜色的原子的不饱和基团的共轭链),用于大脑组织生命活动过程中氧含量的三维建模。

照片:叶卡捷琳娜·巴塔舍维奇

与РАН合作

多功能化合物多尺度建模国际实验室与叶卡捷琳堡俄罗斯科学院乌拉尔分校有机合成研究所密切合作。 科学家正在研究诱导分子的特性,没有这些分子,就不可能进行不对称的药物合成。

实验室工作人员从事分子晶体的光谱和光学性质的计算,弹性性质的分析以及寻找可以根据物理活动而改变颜色的新的机械变色化合物,使用化学信息学的基础知识来寻找基于氮化碳的光催化剂的针对性修饰物。

新的科学方向

实验室的新方向正在积极发展-光学材料的计算机设计。

“一年前,一个引起我们关注的新话题与分子晶体的机械性能有关:我们的工作重点是寻找没有脆性的柔性且可延展的单晶。 积累了坚实的基础,这使我们获得了РФФИ的资助。叶卡捷琳娜·巴塔舍维奇说:“由于我们的团队正在开发一种新的计算技术,因此有可能鉴定出具有潜在柔性的单晶。”

根据实验室进行的研究结果,文章在材料科学领域的高级科学期刊上发表。 例如,在《晶体生长与设计》(Q1)杂志上发表了 “ 4-溴苯甲酸4-溴苯酯的脆性,塑性和弹性多晶型物的虚拟拉伸测试” 一文。

最近,一篇文章被接受在2020年《科学报告》中发表(排名前10%)。这项工作致力于从事机器学习方法“通过成分功能团分析对芬太尼相关的分子化合物进行高精度机器学习识别”,利用红外光谱识别药物。该出版物描述了机器学习方法在基于有机化合物的红外光谱识别有机基团中的应用。正确确定功能团的平均准确度为92.5%。这项工作的结果将为人工智能提供工具和算法,以提高对检测所需分子的可靠性。

该实验室计划与领先的俄罗斯科学院教育中心和研究所发展国际合作。

南乌拉尔国立大学是一所数字化转型的大学,在科学与技术发展的大多数优先领域中都开展了创新研究。 根据俄罗斯联邦的科学和技术发展战略,该大学专注于发展数字工业,化学和材料科学领域的大型科学跨学科项目。

埃琳娜·基里亚科娃,照片:丹尼尔·拉希莫夫
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埃琳娜·基里亚科娃,电话。 272-30-11
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