"Молекула счастья": как научить нейросети предсказывать новые материалы

Мы все умрем. Но это не точно

Контент предоставлен МИА "Россия Сегодня" and Подкасты РИА Новости. Весь контент подкастов, включая выпуски, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно МИА "Россия Сегодня" and Подкасты РИА Новости или его партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.

1y ago 53:59

MP3•Главная эпизода

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?".

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: podcasts@rian.ru

236 эпизодов