ИИ в химии: история участия в хакатоне и рефлексия после
Всем привет! Меня зовут Константин Ушенин, я — ведущий научный сотрудник в AIRI, занимаюсь приложениями искусственного интеллекта в химии и фармакологии. В конце марта 2026 года мы с коллегами выиграли суточный хакатон от Сбера, ИТМО и СПБ ГБУ Молодёжного пространства «ПРОСТО» по созданию ИИ‑ассистента для планирования синтеза в лаборатории органической химии. Мероприятие прошло три месяца назад, однако мы завершили рефлексию результата только сейчас и решили сделать полный разбор.
Глубокое обучение для квантовой химии. Часть II. Предсказание электронной плотности
Всем привет! На связи снова Константин Ушенин из AIRI, и мы продолжаем говорить о глубоком обучении в квантовой химии. В прошлом посте мы немного разобрались в том, что такое молекула, как её представлять в компьютере, и как работают графовые нейронные сети.В этот же раз я расскажу о том, какие результаты в этой области получила наша команда. Речь пойдет о новой архитектуре для предсказания электронной плотности LAGNet, про которую у нас недавно вышла статья в Journal of Cheminformatics
Глубокое обучение для квантовой химии. Часть I. Основы
Всем привет! Меня зовут Константин, и я занимаюсь вопросами глубокого обучения в естественных науках в AIRI.Среди всех достижений глубокого обучения большие языковые модели — пожалуй, самые заметные. Однако помимо работы с текстами у нейросетей есть хорошие перспективы в области биологии, химии, физики и других наук. Можно вспомнить, например, последние Нобелевские премии за архитектуру AlphaFold. Мы в AIRI активно интересуемся этим прогрессом, в особенности применением глубокого обучения для квантовой химии. Недавно нашу статью про предсказание электронной плотности с помощью нейросетей приняли в Journal of Cheminformatics
