Российские исследователи представили ИИ-алгоритм Uni-Bond для перевода 3D-структур молекул в химические формулы

Исследователи Института AIRI, НИУ ВШЭ, Московского центра перспективных исследований, МГУ имени М. В. Ломоносова, ТГУ и УрФУ разработали ^[1] алгоритм искусственного интеллекта ^[2] Uni-Bond. Как сообщили информационной службе Хабра в пресс-службе AIRI, новый алгоритм переводит трёхмерные координаты атомов в плоскую структурную формулу молекулы. Разработка позволяет связать программы физического 3D-моделирования и алгоритмы машинного обучения ^[3], которые предсказывают свойства веществ. Работа представлена на конференции ICML в Сеуле, Южная Корея.

В реальности молекула представляет собой набор атомов в трёхмерном пространстве. С таким представлением работают физическое моделирование и многие генеративные нейросети. При этом большинству методов для предсказания свойств требуется другая форма записи. Используется структурная формула или молекулярный граф, где важно, какие атомы соединены и какими связями.

Классические программы определяли связи по расстояниям между атомами и сравнивали их с табличными значениями. Даже небольшая погрешность приводила к ошибкам. Алгоритм Uni-Bond анализирует геометрию всей молекулы и строит граф связей напрямую по трёхмерным координатам. Точность метода достигает 99,53%. Частота ошибок снижена в 20 раз.

Показательным тестом стала проверка на кластерах воды. В таких структурах молекулы находятся близко друг к другу, но не образуют химических связей. Uni-Bond корректно определил связи внутри каждой молекулы и не соединил соседние молекулы. Предыдущий базовый метод в этом тесте формировал несуществующие связи, из-за чего ни одна структура не совпала с правильной.

Алгоритм распознаёт пять типов взаимодействий атомов. К ним относятся отсутствие связи, одинарная, двойная, тройная и ароматическая связь. Ароматическая связь встречается, например, в кольце бензола. Её сложнее определить по геометрии, так как электроны распределены по всему кольцу. Длины таких связей имеют промежуточные значения. Методы, основанные на расстояниях, используют только локальные данные и чувствительны к шуму и искажениям. Uni-Bond учитывает информацию о всей молекуле. Это важно при таутомерии, когда меняется положение атома водорода и конфигурация двойных связей.

Директор Центра ИИ-разработки новых лекарственных препаратов Института AIRI Артур Кадурин сообщил, что в дальнейшем планируется обучение Uni-Bond для работы с заряженными частицами и радикалами. Также предполагается использование модели для проверки и улучшения структур, которые создают другие нейросети.