В октябре 2024 года ученые Института органической химии им. Н.Д. Зелинского (ИОХ) РАН впервые использовали искусственный интеллект для различения молекулярных структур. Нейронную сеть научили определять сложные органические соединения, которые активно используются в химии и медицине ― четвертичные фосфониевые соли. Отмечается, что в некоторых случаях нейросеть справилась даже со сложнейшим распознаванием минимальных отличий в структуре, незаметных для традиционных оптических методов.
По оценкам специалистов, ежедневно во всех лабораториях в мире синтезируется 10–15 тысяч молекул. Объем данных постоянно растет, времени на их анализ катастрофически не хватает – в результате в современной химии 90% данных остаются необработанными. На помощь может и должен прийти искусственный интеллект, ИИ.
Журнал Новостей химии и инжиниринга С&EN собрал мнения 5 директоров крупных корпораций и ярких стартапов о возможностях использования ИИ в химии в 2025 году. Изучаем перспективы химической промышленности в нашем дайджесте технологий сохранения энергии!
Вице-президент по квантовым вычислениям Microsoft Маттиас Тройер
Microsoft активно занимается исследованиями новых материалов. Так, год назад Microsoft и Pacific Northwest National Laboratory разработали вещество, названное N2116, которое может снизить объем используемого при создании аккумуляторов лития. Для поиска нового материала исследователи сформировали список из 32 миллионов потенциально подходящих неорганических веществ и за неделю сузили его всего до 18. По оценкам, если бы ученые работали без ИИ, у них бы ушло не меньше 20 лет на получение тех же самых результатов. Сообщалось, что батарея на базе этого соединения уже готова и работает в качестве proof of concept.
По словам Тройера, в прошлом году произошел прорыв в квантовых вычислениях, и в 2025 году эта тенденция продолжится: «В апреле 2024 года мы вступили в эпоху надежных квантовых вычислений с возросшим темпом инноваций. Мы можем обнаруживать ошибки, исправлять ошибки и выполнять вычисления на 28 логических кубитах. В нашей области наступило время, от которого захватывает дух, поскольку конвергенция ИИ, высокопроизводительных вычислений (HPC) и квантовых вычислений ускоряет научные открытия».
В 2025 году Microsoft планирует инвестировать в навыки сотрудников и инфраструктуру, чтобы подготовиться к грядущему преимуществу квантовых вычислений над классическими вычислениями: «В 2025 году интеграция возможностей HPC, ИИ и устойчивых квантовых вычислений покажет нам новые способы эффективного моделирования молекул с улучшенными уровнями точности. Исследователи получат более надежные идеи, ускорится разработка новых материалов и химических соединений».
Главный специалист по цифровой трансформации Evonik Industries Хенрик Хан
Evonik Industries – концерн из Германии, мировой лидер в разработке и производстве химических продуктов. Компания работает более чем в 100 странах мира, управляет заводами в 27 странах, доход Evonik в 2023 году составил 15,3 млрд евро.
По словам Хана, в 2025 году будут развиваться большие языковые модели (LLM) — системы ИИ, которые могут понимать людей и генерировать тексты: «Хотя LLM, несомненно, обладают большим потенциалом с точки зрения понимания материалов и открытия новых соединений, нельзя сказать, что их можно использовать в качестве практического инструментария для исследований и разработок. В первую очередь потому, что LLM часто «галлюцинируют», то есть генерируют ложную или вводящую в заблуждение информацию. Однако такие методы, как поисковая генерация дополненной реальности и сочетание genAI с технологиями графа знаний, по-видимому, эффективны против «галлюцинаций», предоставляя моделям ИИ надежные источники информации. В этом смысле LLM можно использовать для генерации и проверки гипотез. Дополнив творческий потенциал человека, ИИ станут идеальным компаньоном в лаборатории».
Основатель и генеральный директор Insilico Medicine Александр Жаворонков
Insilico Medicine — биотехнологическая компания в Гонконге, основанная защитившимся в МГУ кандидатом физико-математических наук Александром Жаворонковым, лидер в области разработки лекарств на основе ИИ. В январе 2025 года СМИ сообщили, что Stemline Therapeutics лицензирует в Insilico Medicine онкопрепарат, созданный искусственным интеллектом.
По мнению гендиректора Insilico, этот год может стать поворотным с точки зрения использования ИИ для обнаружения и производства материалов, необходимых для улавливания CO2: «Мы находимся на очень раннем этапе использования генеративного ИИ для улавливания CO2 в системах прямого улавливания воздуха. Надеюсь, в следующем году мы увидим некоторые прорывы. Думаю, что стоимость тонны улавливаемого CO2 составляет около 500–600 долларов. Если достигнуть показателя 50 долларов за тонну, можно обойтись без дополнительных мер по его консервации в нефтегазовой отрасли. А значит, отрасль может достичь нулевого уровня выбросов CO2. Уверен, что в какой-то момент в течение следующих 5–10 лет мы достигнем этого, но 2025 станет важным годом для подтверждения концепции».
Заметим, что в 2023 году Минэнерго прогнозировало снижение выбросов СО2 в нефтегазовой индустрии на 13% к 2030 году. С 1990 по 2021 г. нефтегазовая отрасль уже смогла сократить выбросы на 32% и снижение показателя продолжается.
Руководитель стратегических альянсов и моделирования ИИ SandboxAQ Арман Зарибафиян
SandboxAQ – один из ведущих игроков среди компаний, которые занимаются крупными количественными моделями LQM. В отличие от LLM, которые обрабатывают текстовые данные, LQM генерируют собственные данные на основе математических уравнений и физических принципов. Например, в разработке аккумуляторов LQM могут моделировать миллионы химических комбинаций – и для этого не требуется создавать физические прототипы. Недавно компания привлекла 300 миллионов долларов финансирования. Сотрудничает с крупными консалтинговыми фирмами, такими как Accenture, Deloitte и EY.
Компанию Good Chemistry, которую Арман Зарибафиян основал в 2021 году, в прошлом году купила Alphabet SandboxAQ, крупный игрок в сфере услуг ИИ и квантовых вычислений.
По мнению Зарибафияна, 2025 год станет годом повышения эффективности в химии. Ожидается рост генеративного ИИ, специфичного для химии, и усовершенствованных моделей, которые облегчат проектирование новых соединений, определят лучшие механизмы реакции — детальное описание превращения реагентов в продукты — и предскажут свойства материалов.
Эти модели будут преимущественно обучаться на больших объемах высокоточных смоделированных данных, в отличие от LLM (больших языковых моделей), обученных на массивах текстов. Способность выполнять высокоточное моделирование на основе физики в огромных масштабах будет критически важным требованием для накопления достаточного количества высококачественных обучающих данных».
Генеральный директор Kebotix Ашиш Кулкарни
Kebotix — это платформа на основе искусственного интеллекта и робототехники, которая разрабатывает и прототипирует продукты быстрее и дешевле, чем традиционные НИОКР и соответствует целям устойчивого развития ООН. Ее миссия — сделать «зелеными» химические вещества и материалы.
Кулкарни воодушевлен конвергенцией языковых моделей, количественных моделей и роботизированных инструментов, которые могут изменить несколько частей в цепочке создания стоимости химических соединений и материалов: «Эта конвергенция привлекает новые таланты и средства в химическую отрасль. Объединение всего этого с текущим положением дел в химии может привести к беспрецедентным инновациям и скачкам производительности отрасли».
