Химия

Рений — исключительно редкий элемент периодической системы Менделеева. Если построить пирамиду, по сторонам которой расположить элементы в порядке убывания их содержания в земной коре, то рений будет находиться в ее вершине. Кларковое содержание рения составляет семь на десять в минус восьмой степени процентов, что обусловливает необходимость большой степени концентрирования его при осуществлении технологических операций и выбор селективных материалов для этого. Тем не менее, этот редкий элемент все-таки используют во многих отраслях, в том числе при производстве электроники. Об этом и, разумеется, патентном аспекте мы сегодня и поговорим. 

Случайно совпало два события. Менял утром в машине картриджи ароматизатора, а в обед нашёл в стандартном трёхкилограммовом мешке картошки одну гнилую. Вонизм от неё, правда, был, как будто полмешка сгнило, на всю кухню амбре стоял. Это и натолкнуло на мысль разобраться, почему одними запахами мы восхищаемся, а другие – просто ненавидим. Нос - один, молекулы, которые рецепторы слизистой принимают на себя, чтобы дать возможность мозгу разобраться в элементах запаха, тоже не блещут разнообразием. В какой же момент и где именно происходит разделение запахов на «хорошие» и «плохие»? И почему так?

Среди систем и органов организмов кровь занимает уникальное место и ее роль незаменима никакими другими органами. Кровь состоит из лейкоцитов и эритроцитов (белые и красные кровяные тельца) и жидкой неклеточной части — плазмы. Состав крови определяет ее назначение и функции, которые она выполняет. Эритроциты позвоночных животных содержат гемоглобин — пигмент, способный легко присоединять и отдавать кислород. Соединяясь с кислородом, гемоглобин образует комплекс оксигемоглобин, который может легко освобождать кислород, доставляя его таким образом всем клеткам тела.

Эритроциты млекопитающих имеют форму уплощенных двояковогнутых дисков и не содержат ядра; у других позвоночных эритроциты больше похожи на клетки; они имеют овальную форму и содержат ядро. Существует пять типов лейкоцитов — лимфоциты, моноциты, нейтрофилы, зозинофилы и базофилы. Лейкоциты не содержат гемоглобина, они очень подвижны и могут легко захватывать бактерий. Они способны выходить сквозь стенки кровеносных сосудов в ткани, уничтожая находящихся там бактерий.

Всем привет! На связи снова Константин Ушенин из AIRI, и мы продолжаем говорить о глубоком обучении в квантовой химии. В прошлом посте мы немного разобрались в том, что такое молекула, как её представлять в компьютере, и как работают графовые нейронные сети.

В этот же раз я расскажу о том, какие результаты в этой области получила наша команда. Речь пойдет о новой архитектуре для предсказания электронной плотности LAGNet, про которую у нас недавно вышла статья в Journal of Cheminformatics [1]. Мы применили несколько интересных усовершенствований к модели DeepDFT, что позволило в 8 раз снизить требование к объёму необходимых данных и в целом сделало выучивание плотности более эффективным.

В 1865 году немецкий химик Фридрих Август Кекуле ненадолго задремал у камина. Во сне он увидел змей — они извивались, свивались в клубки, а одна укусила себя за хвост. Проснувшись, Кекуле понял: уроборос, который ему привиделся, и есть структура молекулы бензола, которую он так долго искал, — кольцо, или цикл.  

Сон Кекуле перевернул химическую науку, приведя позже к открытию видоизмененных кольцевых молекул — гетероциклов. На архитектуре этих небольших органических структур основана наша ДНК, они же управляют множеством процессов в организме: от передачи нервного сигнала до заживления ран. Но это не все — из гетероциклов получились идеальные каркасы, открывающие химикам огромный спектр возможностей по синтезу веществ с кастомными свойствами: от взрывчатки до лекарств. 

Гетероциклы буквально окружают нас: кофеин в кофе, морфин в обезболивающих, хлорофилл в листьях — все это гетероциклы. Даже экран, с которого вы читаете этот текст, работает благодаря полупроводникам на основе гетероциклических соединений.

В России гетероциклами занимается команда доктора химических наук Леонида Ферштата — за них ученый получил Национальную премию в области технологий будущего «Вызов». В тексте ниже расскажем об этих веществах, без которых была бы невозможна органическая жизнь. А также сделаем небольшой обзор проектов группы Ферштата в области медицины, аэрокосмоса и гибридных органо-неорганических материалов. Гетероциклы мало обсуждают вне научных кругов, а между тем, они определяют нашу жизнь в самых разных сферах, что будет видно из текста.

Chemical Vapor Deposition CVD – технология получения компонентов полупроводниковых устройств с помощью газообразных химических веществ. О ней мы и поговорим в сегодняшнем материале. 

Всем привет! Меня зовут Константин, и я занимаюсь вопросами глубокого обучения в естественных науках в AIRI.

Среди всех достижений глубокого обучения большие языковые модели — пожалуй, самые заметные. Однако помимо работы с текстами у нейросетей есть хорошие перспективы в области биологии, химии, физики и других наук. Можно вспомнить, например, последние Нобелевские премии за архитектуру AlphaFold.

Мы в AIRI активно интересуемся этим прогрессом, в особенности применением глубокого обучения для квантовой химии. Недавно нашу статью про предсказание электронной плотности с помощью нейросетей приняли в Journal of Cheminformatics [1], и мне бы хотелось рассказать, что именно мы там сделали.

Но в первой части своего рассказа я хотел бы сделать введение в тему, в частности, поговорить о том устроены целевые значения для предсказания свойств молекул, и что такое геометрические графовые нейронные сети.

 Привет, Хабр!

Меня зовут Иван Яковлев. В данной статье я хочу поделиться ключевыми аспектами антикоррозионной защиты стальных деталей, применяемых в авиастроении. Основываясь на многолетнем опыте производственной деятельности, я сосредоточусь на практических нюансах применения трех основных типов покрытий (кадмирование, фосфатирование и лакокрасочное покрытие), исключая специальные. Рассмотрение всех существующих покрытий выходит за рамки статьи и требует отдельного издания. Материал изложен в следующем порядке: сначала общая характеристика покрытия, затем нюансы его использования.

Electron beam deposition (EBD) – технология получения компонентов полупроводниковых, оптических и других устройств с помощью управляемых электронных лучей. О ней мы и поговорим в сегодняшнем материале. 

Сироп агавы, эритрит, стевия, мальтит и ещё десяток сахарозаменителей — что из этого действительно работает? Что выбрать, если у вас диабет или вы хотите отказаться от сахара? И правда ли шоколадка «Sugar-free» действительно без сахара и углеводов?

Меня зовут Тоня, я живу с диабетом 1-го типа и за последние годы перепробовала множество альтернатив сахара. В этой статье расскажу, как устроены сахарозаменители, как они влияют на уровень глюкозы и микробиоту, а также какие из них лучше использовать в зависимости от ваших целей и сладких задач.

Глубокое обучение гламурно и ажиотажно. Если обучить трансформер (современную языковую модель) на датасете из 22 миллионов ферментов, а затем использовать его для прогнозирования функции 450 неизвестных ферментов, то можно опубликовать свои результаты Nature Communications (уважаемом научном издании). Вашу статью прочитают 22 тысяч раз и она будет в верхних 5% из всех результатов исследований по оценке Altmetric (рейтингу внимания к онлайн-статьям).

Однако если вы проделаете кропотливую работу по анализу чужой опубликованной работы и обнаружите, что она полна серьёзных ошибок, в том числе сотнями некорректных прогнозов, то можете опубликовать на bioRxiv препринт, который не получит и доли цитат и просмотров исходного исследования. На самом деле, именно это и произошло в случае двух статей:

Functional annotation of enzyme-encoding genes using deep learning with transformer layers | Nature Communications

Limitations of Current Machine-Learning Models in Predicting Enzymatic Functions for Uncharacterized Proteins | bioRxiv

Эта пара статей о функциях ферментов стала прекрасным примером для изучения границ применения ИИ в биологии и неправильно расставленных акцентов в современной публикации результатов. В этом посте я расскажу о некоторых подробностях, однако призываю вас изучить статьи самостоятельно. Этот контраст станет ярким напоминанием о том, как сложно бывает оценить правдивость результатов ИИ без глубокого знания предметной области.

Привет, я Артем Дембицкий, аспирант программы «Науки о материалах» и стажёр‑исследователь Центра энергетических технологий Сколтеха, а также младший научный сотрудник команды «Дизайн новых материалов» Института AIRI. Мы с коллегами используем модели машинного обучения для разработки новых материалов с улучшенными свойствами.

Недавно статья с результатами нашего исследования вышла в npj Computational materials — журнале из семейства Nature. Совместными усилиями Сколтеха и AIRI мы оценили применимость машинного обучения для ускоренного поиска литий‑ионных проводников, а также показали практический пример использования универсальных межатомных потенциалов для подбора защитных покрытий катодов твердотельных аккумуляторов.

В этой статье хотелось поделиться подробностями нашей работы, а также в целом рассказать об этих материалах и о том, как их ищут.

Atomic Layer Deposition (ALD) – технология получения сверхтонких нанопленок для полупроводниковых, оптических и других устройств с помощью послойного атомного осаждения. О ней мы и поговорим в нашем сегодняшнем материале. 

Золото переживает редкую эпоху ажиотажного спроса. Несмотря на существенное подорожание, потребление в электронике не уменьшается. По данным Всемирного Золотого Совета (World Gold Council) в 1-ом квартале 2025 г. спрос со стороны электроники вырос на 2% в годовом исчислении до 67 тонн, причём разработки, связанные с искусственным интеллектом, обеспечивают постоянную поддержку. О золоте мы и поговорим в сегодняшнем материале. Как обычно, нас интересует в первую очередь патентный аспект.

Импланты-аккумуляторы на глюкозе, энергокристаллы для световых мечей, гравитационные хранилища и даже живые тела — фантасты всегда были щедры на идеи, когда дело касалось энерготехнологий. Реальность же такова, что курс человечества в будущее диктуют металл-ионные аккумуляторы. Будь то смартфон с одной аккумуляторной ячейкой или Tesla Cybertruck с ~1350 ячейками формфактора 4680, все они — на ионах лития. И дроиды, которые соберут первый cупераккумулятор, способный на десятилетия работы без подзарядки, тоже, скорее всего, будут полагаться на металл-ионные технологии.

Поиск новых катодных материалов для металл-ионных аккумуляторов — одно из самых бурнокипящих направлений мировой науки. В 2024 году двое российских ученых-химиков, Евгений Антипов и Артем Абакумов, взяли в нем Национальную премию в области будущих технологий «Вызов», номинация — «Прорыв». 

Самое важное о том, что конкретно разработали Антипов и Абакумов и почему их аккумуляторы способны радикально изменить технологический ландшафт России, собрали в этом тексте.