В МГУ ИИ научили искать стабильные комплексы редкоземельных элементов
Алгоритм может помочь в повышении эффективности переработки ядерного топлива.
Специалисты МГУ разработали нейросетевую модель, которая может прогнозировать уровень стабильности редкоземельных элементов и трёхвалентных актинидов. Эта новинка может помочь эффективнее выделять их при переработке отработанного ядерного топлива.
Одним из передовых подходов к разделению как редкоземельных элементов, так и актиноидов стало использование специально спроектированных органических лигандов. Однако проверять эффективность их работы экспериментальным путем зачастую бывает слишком сложно.
«Значительно упростить процесс выбора лигандов для синтеза и дальнейшего изучения можно, используя машинное обучение. Пригодный для такой задачи алгоритм по смыслу очень похож на машинное зрение, но в качестве входных данных будет использоваться граф со свойствами молекул», – говорит заведующий лабораторией интеллектуального химического дизайна химфака МГУ Артем Митрофанов
В перспективе разработка может стать важным шагом к высокотехнологичному замкнутому ядерному циклу и снижению количества образующихся радиоактивных отходов.
