Учёные СПбГУ и Самарского государственного технического университета объединили топологический анализ кристаллов с искусственным интеллектом и превратили мировой массив кристаллических структур в большие данные, из которых можно извлекать новые химические закономерности. Результаты исследования опубликованы в журнале Coordination Chemistry Reviews, работу поддержал Российский научный фонд.
Метод помогает находить особенности расположения частиц, которые сложно заметить при стандартном поиске по заранее заданным параметрам. Обычно химики ищут контакты по допустимым расстояниям и углам между атомами, поэтому необычные сочетания могут остаться незамеченными.
На первом этапе данные Кембриджской базы обрабатывал программный комплекс ToposPro, созданный в Самаре: он определяет соседство атомов по геометрии вещества, условно разделяя пространство вокруг каждого атома на многогранники Вороного. Затем к работе подключили большую языковую модель, которая помогала выявлять статистические закономерности.
Новый подход проверили на солях гипервалентных хлора, брома и прежде всего иода. Изучив 1553 контакта в 473 кристаллах, авторы выделили пять вариантов взаимного расположения частиц.
Выяснилось, что соседняя частица может подходить к атому иода не со стороны σ-дырок, а перпендикулярно плоскости C—I—C, то есть «сверху» или «снизу». При этом классическая ориентация через область с недостатком электронной плотности тоже сохраняется.
По словам академика РАН Вадима Кукушкина, нейросеть здесь партнёр, а не замена человеку: каждый её вывод учёные проверяли сами. Для ряда взаимодействий число структур уже превысило то, что химик может просмотреть вручную, поэтому анализ с помощью нейросети стал необходимым.
Метод не ограничен конкретной химической системой: учёные продолжают работу, распространяя его на другие классы соединений и типы нековалентных взаимодействий. Электронную природу обнаруженного эффекта ещё предстоит уточнить с помощью квантово-химических расчётов.