Академик РАН Валентин Анаников — о том, как нейросети помогают открыть новые вещества и лекарства

О том, зачем химикам нужен искусственный интеллект (AI) и почему сегодня без него не достичь заметных результатов, рассказывает академик РАН Валентин Павлович Анаников, лауреат Научной премии Сбера в номинации «Физический мир».

— Каким образом искусственный интеллект может применяться в науке?

— Искусственный интеллект (AI) открывает невероятные возможности для науки, позволяя значительно ускорить исследования, повысить их точность и расширить границы того, что мы можем изучить.

Одна из наиболее ярких областей применения AI — автоматизация синтеза новых соединений. Это позволяет использовать машинное обучение для прогнозирования свойств молекул, ускоряя процесс их создания и тестирования. Раньше синтез и тестирование новых веществ занимали годы, а с применением AI этот процесс можно сократить до месяцев. Такой подход уже используется в фармацевтике для разработки новых лекарственных препаратов.

Еще одно важное применение AI — анализ больших данных. Химия — это наука с огромным объемом данных, будь то спектроскопия, микроскопия или другие методы анализа. AI может эффективно обрабатывать эти массивы информации, выявлять скрытые закономерности и предлагать неожиданные решения, которые могут быть незаметны для человека. Еще один интересный аспект — цифровые двойники. Это виртуальные копии химических процессов или даже лабораторий, которые могут быть смоделированы на компьютере. Это позволяет не только оптимизировать экспериментальные условия, но и минимизировать риски при проведении опасных реакций. AI в науке — это не просто инструмент, это уже настоящая революция.

— Как все это работает конкретно в вашей научной области?

— Три примера из наших последних исследований, которые помогут понять, как AI трансформирует химию. Первый пример — мы впервые разработали концепцию 4D-катализа, где искусственный интеллект помогает анализировать не только структуры катализаторов, но и их временную эволюцию буквально в режиме реального времени. Это позволяет нам наблюдать, как молекулы взаимодействуют, трансформируются и реагируют в четырех измерениях, что открывает новые горизонты для понимания реакций и создания более эффективных катализаторов, способных изменять свои свойства под воздействием внешних факторов, таких как температура или тип реагентов.

Второй пример — в нашей лаборатории создан уникальный гетерогенный катализатор на основе палладиевых наночастиц, который продемонстрировал рекордную активность в органическом синтезе. С помощью AI мы смогли детально изучить каждую отдельную наночастицу катализатора. Оказалось, что даже микроскопические вариации в размере и форме наночастиц кардинально влияют на эффективность катализатора. AI не только ускорил анализ, но и позволил нам выявить «идеальные» комбинации наночастиц, которые обеспечивают лучшие результаты в химических реакциях.

Третий пример — мы разработали нейронную сеть, которая полностью автоматизирует анализ сложных масс-спектров. Обычно такой анализ требует долгих месяцев работы экспертов, но с помощью нашей системы AI этот процесс занимает всего несколько минут. Это значит, что теперь химики могут быстро и точно идентифицировать сложные соединения, ускоряя исследования в области органической химии, медицины и материаловедения.

— Получилось ли в результате добиться нового качества работы?

— Безусловно. Такой «взгляд в будущее», который открывает нам AI, помогает оптимизировать условия реакций, делая их быстрее и эффективнее. Это не просто улучшает результаты — это меняет способ, которым мы понимаем каталитические процессы, вводя их в новое измерение.

Например, с помощью AI в анализе наночастиц мы открыли для себя неочевидные закономерности. Создание самого активного катализатора на основе палладия позволило нам детально исследовать каждый микроскопический компонент. Мы установили, что минимальные различия в форме и размере наночастиц существенно влияют на их активность. Это дало нам возможность повысить эффективность катализаторов до рекордных уровней, значительно выше обычных значений. Без AI такие результаты были бы попросту недостижимы.

— Как думаете, заменит ли AI химиков в лаборатории?

— Мы провели специальное исследование, которое позволило детально проанализировать этот вопрос. Наше исследование показало: AI не заменит химиков, но радикально изменит их роль. По результатам этого исследования вышла статья в журнале Chemistry Today, и материал сейчас активно обсуждается.

— Почему не заменит?

— Экспериментатор-химик — это человек, который приобретает разнообразный жизненный опыт. Он обучается несколько лет, учится делать различные химические эксперименты. Потом он учится делать перегонку, перекристаллизацию, хроматографию, обучается этой работе примерно на десяти спектральных приборах. Это человек, который очень много работает руками, знает, что получается и что не получается. Мы пришли к выводу, что заменить полностью химика-экспериментатора в лаборатории невозможно. Причины здесь две. Первая — отсутствуют результаты отрицательных экспериментов. Химик четыре года учится и делает, к примеру, пять тысяч экспериментов, из них около четырех тысяч неудачные. Это и есть процесс обучения. Но данные отрицательных экспериментов нигде не публикуются. Кому нужны неудачные эксперименты? Поэтому существует проблема отсутствия граничных данных, которые позволят нейросети обучиться, как человеку.

Второй момент — человек представляет собой уникальную комбинацию двух факторов: интеллектуального и моторно-механического. У человека есть тонкая моторика рук. Был сделан очень красивый эксперимент: делали робота, который должен был заменить химика-синтетика в лаборатории. Робот научился перемешивать, анализировать реакции, обсчитывать данные. Но вот встала задача ходить по лаборатории, открывать полки, шкафы, холодильники, брать емкости, отвинчивать крышку, зачерпывать вещество и взвешивать его… Тут он оказался бессилен. Пока нет универсального механического устройства с уровнем мелкой моторики, который мог бы заменить человеческие конечности. Это вопрос будущего.

— Вам не кажется, что здесь ключевое слово — «пока»?

— Мы делаем прогноз на ближайшие десять лет. Думаем, что в ближайшие десять лет химика-экспериментатора в лаборатории никто не заменит. Причем здесь еще важна формулировка «за разумную стоимость».

— При этом вы говорите, что роль исследователя-химика изменится кардинальным образом. Как именно?

— AI будет превосходным дополнением — он прекрасно интегрируется в ежедневную человеческую практику, в частности, в лабораторную технику. «Умная» — это техника, в которую встроены микрочипы с нейросетями, либо они через интернет имеют подключение к нейросетям. Все приборы становятся «умными». «Умные» пипетки, которые помогают отбирать вещество, «умные» колбы, которые сами анализируют, что в них происходит, по сигналу беспроводной сети сообщают на компьютер, «умные» весы и т. д. С появлением всех элементов «умной» техники на всей линейке эксперимента и на постобработке будет происходить подключение нейросетевых алгоритмов, которые их ускорят. Нам нужна продуманная интеграция алгоритмов искусственного интеллекта в ежедневной научной практике. Это уже сейчас происходит и будет происходить — это будет основной тренд науки на ближайшие десятилетия.

— Нет ли у вас опасения, что однажды эта техника станет настолько умной, что человек ей станет не нужен?

— Тут есть футуристические кошмары, которые хорошо разыграны в фантастических историях, но есть и очень серьезный этический момент, который связан с применением AI: кому принадлежит интеллектуальная собственность, кто ответственен за результат, на ком лежит вина за ошибки в предсказаниях, которые делает AI? Этические и юридические вопросы нуждаются в рассмотрении, этим надо заниматься на серьезном уровне. Ситуация не очень однозначная: мы можем переложить какие-то обязанности на машиноподобные алгоритмы. Что потом будет, если они перестанут с этими обязанностями справляться?

— Как вы себе отвечаете на эти вопросы?

— По этому поводу расскажу одну историю. Впервые я пришел в химическую лабораторию в 90–91 году как школьник, мы готовились к олимпиадам. Тогда появлялись первые персональные компьютеры. Статьи тогда печатали на печатных машинках — копировальная бумага, третья копия еще видна, четвертая уже не читается… Часть химиков была против компьютеров, другая говорила, что компьютеры полностью заменят человека и химики скоро не понадобятся.

Что мы видим после этого почти тридцатилетнего периода? Химики как были нужны, так и остались. Те люди, которые вовремя поняли, что компьютеры нужны в химии, намного обогнали своих коллег, этого не понявших: те остались стоять на месте, скорость публикации статей была мизерная, они вскоре лишились финансирования и своих рабочих мест.

Ситуация, возможно, сейчас в чем-то повторяется. Конечно, AI не заменит химика, но люди, которые вовремя не поймут, зачем он нужен в их исследовательской практике, сильно отстанут от тех, кто вовремя это поймет.

Беседовала Наталия Лескова