"Молекула счастья": как научить нейросети предсказывать новые материалы

Поиск новых материалов классическими методами — трудоемкая задача. Нейросети могут решить ее намного быстрее. Как создать математическую модель, способную предсказать свойства нового материала, и наоборот — научить по нужным свойствам предлагать молекулу. Какие ошибки совершает ИИ, и почему хорошая нейросеть не всегда предлагает "хорошую" молекулу?

О перспективах использования ИИ для понимания физики молекул и ошибках, которые совершают даже такие гиганты, как DeepMind Google, рассказали руководитель научной группы "Глубокое обучение в науках о жизни" Института AIRI Артур Кадурин и старший научный сотрудник Центра технологий материалов Сколтеха Петр Жиляев.

Что изучает квантовая химия, и зачем предсказывать движение электронов? Об этом мы рассказывали в эпизоде "Уравнение Шредингера и нейросети: как ищут новые молекулы?".

Слушайте подкасты РИА Новости и подписывайтесь на них в мобильных приложениях: для iPhone — iTunes, для Android — Google Podcasts. С любым устройством вы можете использовать Castbox, SoundStream и Яндекс.Музыка. Скачайте выбранное приложение и наберите в строке поиска "РИА Новости" или название подкаста.

Как и где бесплатно подписаться на подкасты.

__________

Эксперты эпизода: Артур Кадурин, Петр Жиляев

Эпизод подготовили: Артем Буфтяк, Артур Арушанян

Монтаж: Виктор Флиер

Спрашивайте нас, предлагайте нам, спорьте с нами: [e-mail]