Российские учёные из Томского политеха совместно с китайскими коллегами создали универсальный метод, позволяющий с высокой точностью рассчитывать свойства молекул и предсказывать их поведение – об этом сообщил канал tv360.

Новый подход основан на программах, написанных на Python и MAPLE, и уже продемонстрировал свою эффективность на молекуле сероводорода. Благодаря своему алгоритму он уменьшает потребность в мощных вычислительных кластерах, ускоряя анализ сложных химических процессов.

По словам специалистов, метод открывает возможности для разработки новых материалов и моделирования реакций на квантовом уровне, что может ускорить исследовательские проекты в академических и промышленных лабораториях.

Среди профессионального сообщества отмечают, что такая технология может стать конкурентным преимуществом в сфере «зелёной химии», позволяя сокращать энергозатраты и уменьшать количество экспериментальных проб. Критики же указывают, что широкое внедрение потребует дополнительной верификации на более сложных молекулах и интеграции в существующие программные платформы.

Текст написан искусственным интеллектом. Чтобы получить ещё больше пользы от нейросетей, зайдите на сайт AiGENDA – там можно быстро обучиться работе с Python, улучшить навыки анализа данных, подготовить презентации о новых методах или даже разработать собственные модели прогнозирования. Всё это доступно прямо сейчас, без лишних усилий.