من خلال استخدام قوة الذكاء الاصطناعي، قام باحثون من MIT بتطوير نموذج حوسبي يمكنه بسرعة توقع هيكل الحالة الانتقالية لتفاعل كيميائي. تُعتبر الحالة الانتقالية لحظة عابرة خلال تفاعل حيث تصل الجزيئات إلى عتبة طاقة، تجاوزها يجب أن يتم الانتقال بهذا التفاعل. تعتبر هذه الحالة الحرجة صعبة الملاحظة تجريبيًا، ولكن فهم هيكلها أمر حاسم لتصميم الحفازات وتوقع نتائج التفاعل.
تم حساب هياكل الحالات الانتقالية تقليديًا باستخدام تقنيات الكيمياء الكمية، التي تتطلب وقتًا طويلًا للحساب. ومع ذلك، قام فريق MIT بتطوير نهج بديل باستخدام تعلم الآلة. يمكن لنموذجهم حساب هياكل الحالات الانتقالية في غضون ثوانٍ قليلة، مما يقلل بشكل كبير من الوقت والموارد المطلوبة للتوقع.
لتدريب نموذجهم، استخدم الباحثون طرق الحوسبة الكمية لتوليد بيانات عن المتفاعلات والمنتجات والحالات الانتقالية لآلاف التفاعلات الكيميائية المختلفة. تعلم النموذج توزيع الهياكل الكامن لهذه التفاعلات ويمكنه الآن توليد هياكل الحالة الانتقالية للمتفاعلات والمنتجات الجديدة.
تم اختبار دقة النموذج عن طريق توقع هياكل الحالات الانتقالية لأكثر من 1,000 تفاعل لم يكن جزءًا من بيانات التدريب. ووُجد أن حلول النموذج دقيقة بدرجة 0.08 أنغستروم مقارنة بالهياكل التي تم توليدها باستخدام تقنيات الكم الكمي التقليدية.
يأمل الباحثون في تحسين نموذجهم بمزيد من المكونات مثل الحفازات. قد تقوم هذه التطورات في توقع هياكل الحالة الانتقالية بثورة في مجال الكيمياء من خلال تمكين التطوير الأسرع لتفاعلات، الحفازات، والمنتجات الجديدة. كما يمكن أن تسلط الضوء على التفاعلات الكيميائية الطبيعية التي تسهم في تطور الحياة على الأرض.
The source of the article is from the blog klikeri.rs