Алгоритмы машинного обучения способны предсказывать колебания цен на акции, управлять сложными производственными процессами и водить машины. А теперь к списку их умений прибавилось новое — проведение и интерпретация химических реакций с невиданной до сих пор точностью и скоростью. Кроме того, эта технология была разработана и протестирована на новых микрореакторах, которые производят меньше загрязняющих окружающую среду отходов, пишет EurekAlert.

По словам Райана Хартмана, ведущего руководителя проекта, эта система сокращает процесс принятия решений с одного года до нескольких недель, экономит тонны химических реагентов и уйму энергии.

В прошлом году Хартман представил новый класс миниатюрных химических реакторов, для которых требовались не десятки литров реагентов, а всего несколько капель. А теперь ему и его команде удалось улучшить их, интегрировав две дополнительных технологии.

Первой стала инфракрасная томография, которая создает тепловую карту изменений химической реакции. Второй — контролируемое машинное обучение, когда ИИ учится интерпретировать данные на основании информации, поступающей от ученого.

Такое сочетание указывает на изменения в термальной энергии во время химических реакций и позволяет быстро интерпретировать их. Благодаря бесконтактной природе тепловидения этот метод можно использовать для наблюдения за реакциями при экстремальных температурах или в специфических условиях, например, в стерильном биореакторе.  

Моделирование химических реакций — крайне трудоемкая задача даже для суперкомпьютеров. Однако австралийские физики смогли создать квантовый компьютер, способный предсказывать энергетические связи в реакции молекулярного водорода и гидрида лития.