Применение искусственного интеллекта в синтетической химии

Это уже лабораторная методика синтеза. Формального языка для описания этого действительно не существует.

Применение искусственного интеллекта в синтетической химии

Есть, и довольно много: CML (Chemical Markup Language) — для описания молекул, реакций, спектров, кристаллов и результатов квантово-химических расчетов, SMILES — для описания химических структура, SMIRKS — для описания химических трансформаций, SMARTS — для описания структырных фрагментов, MQL (Molecular Query Language) — для задания запросов к базам данных (химический SQL), PLM — для описания полимерных материалов, и много других.

Применение искусственного интеллекта в синтетической химии

Это уже не фантастика, уже есть стартапы, на это ориентированные. Научились даже вытаскивать из сообщений в твиттере средствами text mining полезную информацию для создания лекарств.

Применение искусственного интеллекта в синтетической химии

Да, такие работы имеются (например, onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/minf.201600162/abstract), но все они относятся не к молекулярным кристаллам, а к кристаллам неорганических соединений (солей, оксидов, металлов). Кэмбринджская база для этого не очень годится, поскольку (1) в ней содержатся только молекулярные кристаллы органических и элементоорганических соединений, (2) в ней отсутствует информация о свойствах для моделирования, (3) она является коммерческой. Аппроксимировать функцию энергии кристаллической решетки молекулярных кристаллов можно либо при помощи стандатрных потенциалов межмолекулярного взаимодействия, либо при помощи потенциалов, найденных с помощью методов машинного обучения на основании данных квантовохимических расчетов высокого уровня для пар молекуд.