Нейросеть займется поиском идеального средства борьбы с коррозией

Важнейшие составляющие хорошего органического ингибитора – это гетероатомы, такие как сера или азот, а также замкнутые атомные кольца. И то и другое имеется у пиразола, благодаря чему его производные часто используются в качестве ингибиторов. Они образуют на стальной поверхности надежную защитную пленку, непроницаемую для кислот. Дополнительные функциональные группы могут играть как положительную, так и отрицательную роль с точки зрения защиты от коррозии. Профессор НИЯУ МИФИ Константин Катин в составе международного научного коллектива исследовал способность производных пиразола защищать сталь от коррозии.По его словам, догадаться, как именно должна выглядеть нужная молекула, – непростая задача. Каждый год химики синтезируют и испытывают множество новых ингибиторов, однако, далеко не все из них находят практическое применение.«Благодаря активности исследователей, накопился большой массив данных об ингибирующем действии сотен соединений. Мы рассчитываем, что скоро с этим массивом начнет работать нейронная сеть. Она поможет найти скрытые связи между строением и действием ингибитора, что позволит найти формулу «идеального»" ингибитора и сэкономить много времени на отказе от синтеза «неидеальных» молекул», - пояснил Константин Катин.В своей работе исследователи рассчитали квантово-химические характеристики ингибиторов на основе пиразола, в том числе энергии граничных молекулярных орбиталей, силу взаимодействия со стальной поверхностью, поляризуемость, электрофильность и перенос заряда между ингибитором и сталью. «Рассчитанные характеристики могут влиять, а могут и не влиять на эффективность ингибитора. В самом ближайшем будущем нейронная сеть разберется с этим. Наша статья обеспечила новую порцию данных, которые сеть должна будет «переварить»», - отметил ученый.Над созданием такой сети в НИЯУ МИФИ работает небольшая научная группа. Следующим шагом в ее работе может стать рассмотрение нескольких ингибиторов одновременно – они могут как «помогать», так и «мешать» друг другу. «При этом задействуются очень непростые механизмы, поэтому применимость нейросетей в данном случае остается под вопросом», – заключил Константин Катин.