Учёные из Института AIRI разработали нейросеть LAGNet. Она помогает быстрее рассчитывать электронную плотность молекул. LAGNet могут использовать фармацевты и химики при создании лекарств.
Электронная плотность показывает, как электроны распределяются в молекуле. Обычные методы считают её от 2 часов до 2 дней. Нейросети делают это за 5–6 секунд, но требуют много данных для обучения. Например, для 12 миллионов молекул нужно около 100 терабайт.
LAGNet решает эту проблему. В основе — рёшетка Лебедева. Это метод, придуманный в СССР в 80-х годах 20 века. Метод помогает правильно распределять точки на сфере. С его помощью LAGNet требует в 42 раза меньше данных и в 8 раз меньше места для хранения. Для работы теперь достаточно 12,5 терабайта. Модель также учится в 4 раза быстрее.
Новая система точнее прошлых решений. Например, она в два раза точнее модели DeepDFT. LAGNet хорошо работает с атомами 3–4 периодов, в том числе с серой, бромом и йодом. Эти элементы часто входят в состав лекарств.
С помощью LAGNet можно не только считать плотность, но и строить изображения молекул. Это помогает быстрее оценить их свойства и выбрать перспективные варианты для лекарств.
Пока система не работает с некоторыми растворами солей, например препаратами лития, а также с белками вроде инсулина и семаглутида. Разработчики планируют добавить поддержку таких веществ в будущем.
По словам старшего научного сотрудника группы «Глубокое обучение в науках о жизни» Института AIRI Константина Ушенина, LAGNet сочетает три вещи: новую архитектуру нейросети, новый способ подготовки данных и проверенные математические идеи.
