Вчені з MIT розробили модель штучного інтелекту FlowER. Вона з високою точністю передбачає результати хімічних реакцій, дотримуючись фундаментального закону збереження маси.
За словами авторів дослідження, попередні спроби використовувати LLM для цих завдань мали обмежений успіх. ШІ часто ігнорував фізичні закони і в процесі обчислень міг «створювати» нові атоми або «вилучати» існуючі.
«Це схоже на алхімію», — пояснив учений Джунен Джунг.
За його словами, на відміну від ChatGPT, їхня модель не просто дивиться на набір входів і виходів, а відстежує всі етапи трансформації речовин.
Для вирішення проблеми команда використала запропонований ще в 1970-х метод — матриця зв'язків і електронів. Підхід дозволяє програмі відстежувати кожну заряджену частку в реакції, гарантуючи, що жоден атом не буде створено або втраченим.
Модель FlowER навчали на базі даних патентного відомства США, яка містить понад мільйон хімічних реакцій. За словами розробників, система вже зараз демонструє рівну або вищу точність у порівнянні з існуючими аналогами.
Професор Коннор Коли зазначив, що результат роботи поки що лише доводить концепцію. Модель ще не охоплює деякі реакції з металами і каталізаторами, але команда вже працює над цим.
«Ми неймовірно вражені тим, що можемо отримувати такі надійні прогнози хімічних механізмів. Модель зберігає масу та електрони», — додав Коли.
Проект повністю відкритий. Код, моделі та набори даних опубліковані на GitHub. Розробники вважають, що FlowER вже є корисним інструментом для оцінки реакцій.
В майбутньому модель може знайти застосування в фармацевтиці, пошуку нових матеріалів та електрохімічних системах.
Нагадаємо, у 2026 році китайська технологічна компанія Kaiwa Technology з Гуанчжоу планує представити гуманоїдного робота з штучною маткою в області живота
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Штучний інтелект навчили дотримуватись законів фізики в хімії
Вчені з MIT розробили модель штучного інтелекту FlowER. Вона з високою точністю передбачає результати хімічних реакцій, дотримуючись фундаментального закону збереження маси.
За словами авторів дослідження, попередні спроби використовувати LLM для цих завдань мали обмежений успіх. ШІ часто ігнорував фізичні закони і в процесі обчислень міг «створювати» нові атоми або «вилучати» існуючі.
За його словами, на відміну від ChatGPT, їхня модель не просто дивиться на набір входів і виходів, а відстежує всі етапи трансформації речовин.
Для вирішення проблеми команда використала запропонований ще в 1970-х метод — матриця зв'язків і електронів. Підхід дозволяє програмі відстежувати кожну заряджену частку в реакції, гарантуючи, що жоден атом не буде створено або втраченим.
Модель FlowER навчали на базі даних патентного відомства США, яка містить понад мільйон хімічних реакцій. За словами розробників, система вже зараз демонструє рівну або вищу точність у порівнянні з існуючими аналогами.
Професор Коннор Коли зазначив, що результат роботи поки що лише доводить концепцію. Модель ще не охоплює деякі реакції з металами і каталізаторами, але команда вже працює над цим.
«Ми неймовірно вражені тим, що можемо отримувати такі надійні прогнози хімічних механізмів. Модель зберігає масу та електрони», — додав Коли.
Проект повністю відкритий. Код, моделі та набори даних опубліковані на GitHub. Розробники вважають, що FlowER вже є корисним інструментом для оцінки реакцій.
В майбутньому модель може знайти застосування в фармацевтиці, пошуку нових матеріалів та електрохімічних системах.
Нагадаємо, у 2026 році китайська технологічна компанія Kaiwa Technology з Гуанчжоу планує представити гуманоїдного робота з штучною маткою в області живота