Z uporabo moči umetne inteligence so raziskovalci s MIT razvili računalniški model, ki lahko hitro napove strukturo prehodnega stanja kemijske reakcije. Prehodno stanje je trenutek med reakcijo, ko se molekule prebijejo prek energijskega praga, prek katerega mora reakcija potekati. To kritično stanje je težko opazovati eksperimentalno, vendar je razumevanje njegove strukture ključnega pomena za oblikovanje katalizatorjev in napovedovanje izidov reakcij.
Tradicionalno so strukture prehodnih stanj izračunali z uporabo kvantno-kemijskih tehnik, ki so računsko intenzivne in dolgotrajne. Vendar je ekipa z MIT razvila alternativni pristop z uporabo strojnega učenja. Njihov model lahko izračuna strukture prehodnega stanja v nekaj sekundah, s čimer bistveno zmanjšuje čas in vire, potrebne za napovedovanje.
Za usposabljanje njihovega modela so raziskovalci uporabili kvantne računske metode za generiranje podatkov o reaktantih, produktih in prehodnih stanjih tisočih različnih kemijskih reakcij. Model je spoznal osnovno porazdelitev teh struktur in zdaj lahko generira strukture prehodnega stanja za nove reaktante in produkte.
Natančnost modela je bila preizkušena z napovedovanjem struktur prehodnega stanja za več kot 1000 reakcij, ki niso bile del usposabljalnih podatkov. Rešitve modela so se izkazale za natančne znotraj 0,08 angstromov v primerjavi s strukturami, generiranimi z uporabo tradicionalnih kvantnih tehnik.
Raziskovalci si želijo dodatno izpopolniti svoj model z vključitvijo dodatnih komponent, kot so katalizatorji. Ta napredek pri napovedovanju struktur prehodnega stanja bi lahko revolucioniziral področje kemije z omogočanjem hitrejšega razvoja novih reakcij, katalizatorjev in produktov. Prav tako bi lahko osvetlil naravne kemijske reakcije, ki prispevajo k evoluciji življenja na Zemlji.
The source of the article is from the blog elektrischnederland.nl