«Сделать то, что они сделали, — это точно подвиг», — заявил Анатоль фон Лилиенфельд, ученый-материаловед из Венского университета по поводу вышедшей 9 декабря статьи в Science (Kirkpatrick, J. et al. Science 374, 1385–1389, 2021) о создании компанией DeepMind нейросетевой модели, которая умеет рассчитывать состояние химических молекул, то есть способна предсказывать новые химические реакции и вещества.
Свойства молекул теоретически считаются известными законами квантовой механики, достаточно применить их для определения свойств некоторых электронов. Практическая проблема состоит, однако, в том, что квантомеханическое уравнение Шрёдингера даже для простых химических систем слишком сложно для расчетов. С 1970-х годов используются упрощенные методы расчета функционала плотности электронных облаков, но и такие приближения требуют огромных вычислительных затрат. Сейчас эта задача для практического применения может быть с хорошей точностью, как сообщают авторы статьи, решена с помощью искусственного интеллекта — он обучился на готовых расчетах известных соединений. Предыдущим прорывом DeepMind была модель AlphaFold, созданная в 2020 году, которая научилась предсказывать структуры белковых молекул — основного материала всего живого. Теперь искусственный интеллект замахнулся на химию как таковую. Удивительно, что компания, прославившаяся в свое время созданием модели, которая сумела выиграть у человека в игру го, а потом была выкуплена Google, раз за разом щелкает самые сложные фундаментальные научные задачи. Если для обучения модели потребовались колоссальные вычислительные мощности, то теперь для решения практических задач достаточно обычных компьютеров — модель открыта для использования научными группами по всему миру.
