Новая онлайн-платформа предскажет свойства органических красителей быстрее и точнее аналогов

Ученые из Института химии растворов имени Г.А. Крестова РАН (Иваново) разработали онлайн-платформу SpecML, которая позволяет с высокой точностью и скоростью предсказывать основные флуоресцентные характеристики для новых красителей BODIPY.

В основе метода лежат модели машинного обучения, созданные на огромном массиве экспериментальных данных, собранных из научной литературы. Так, для обучения алгоритма авторы использовали около 36 000 экспериментальных записей для более чем 6 500 уникальных молекул BODIPY, исследованных в 82 различных растворителях. Такое количество и разнообразие данных позволило моделям выявлять сложные взаимосвязи между структурой молекулы и ее оптическими свойствами.

В результате алгоритм смог предсказывать значения длины волны поглощения и испускания красителей BODIPY, эффективность и время жизни флуоресценции, а также другие параметры для этих молекул с точностью примерно от 70 до 90%.

Ученые сравнили эффективность использования машинного обучения и квантово-химических расчетов для предсказания свойств 300 известных молекул класса BODIPY. Оказалось, что новый алгоритм SpecML справляется с задачей за секунды, в то время как классические методики затрачивают на вычисления часы. При этом ошибка предсказаний у нового метода в восемь раз ниже по сравнению с классическими квантово-химическим расчетами.