Специалисты из Национальной ускорительной лаборатории SLAC представили инновационный алгоритм, который открывает новые горизонты для изучения микромира с беспрецедентной точностью. Этот метод включает разрушение молекулы с помощью рентгеновского импульса и последующее восстановление ее структуры посредством анализа данных, собранных детектором и обработанных искусственным интеллектом. Результаты исследования были опубликованы в журнале Nature Communications.
До недавнего времени ученые сталкивались с трудностями при изучении свободно плавающих молекул, так как доступные методы либо требовали фиксации образцов, либо основывались на усреднении днных по множеству частей. Новый подход, названный кулоновским взрывом, эффективно решает эту задачу: рентгеновский импульс воздействует на одну молекулу в вакууме, вызывая выброс электронов. Оставшиеся заряженные ионы под воздействием взаимного отталкивания направляются к детектору. Их скорость и траектория становятся ключом к восстановлению структуры молекулы.
Однако, ранее воссоздать точные результаты не удавалось из-за серьезных вычислительных ограничений, так как атомы успевали смещаться до момента их регистрации. Сложность задач возрастала с добавлением новых атомов.
Теперь же разработанный алгоритм машинного обучения, обученный на десятках тысяч виртуальных симуляций молекулярных взрывов, значительно улучшил ситуацию. Двухступенчатая система обучения позволила нейросети выявлять закономерности, недоступные обычным математическим методам, что в итоге привело к точному определению мест химических связей.
Планы на будущее включают адаптацию алгоритма для изучения более крупных молекул, таких как белки. Это позволит создавать молекулярные «фильмы», которые наглядно покажут ходы химических реакций кадр за кадром. Ожидается, что новая технология найдет широкое применение в медицине и промышленности, открывая новые возможности в исследованиях.