SUNʼIY INTELLEKT KIMYOVIY REAKSIYALARNI MODELLASHTIRISHDA
Keywords:
sunʼiy intellekt, kimyoviy reaksiya, modellashtirish, mashinaviy o‘rganish, neyron tarmoq, reaksiya kinetikasi, molekulyar simulyatsiya, generativ model, SI ilovalari, kompyuter kimyosiAbstract
Ushbu maqolada sunʼiy intellekt (SI) texnologiyalarining kimyoviy reaksiyalarni modellashtirishdagi o‘rni tahlil qilinadi. Anʼanaviy kvant-kimyoviy usullarga nisbatan SI yondashuvlari (masalan, mashinaviy o‘rganish, sunʼiy neyron tarmoqlar va generativ algoritmlar) ko‘p hollarda tezlik, aniqlik va moslashuvchanlik bo‘yicha ustunlik qiladi. Tadqiqotda, ayniqsa, reaksiya kinetikasini bashorat qilish, reaktsiya yo‘llarini avtomatik ravishda aniqlash, yangi molekulalarni sintezlashni optimallashtirishda SI usullarining amaliy imkoniyatlari ko‘rib chiqiladi. Mualliflar mavjud ilmiy adabiyotlar va eksperimental tajribalarni tahlil qilgan holda, SI texnologiyalarining kimyo faniga integratsiyalashuvi bo‘yicha istiqbolli yo‘nalishlar va amaliy tavsiyalarni taqdim etadi. Shu bilan birga, SI modellari bilan bog‘liq mavjud cheklovlar va axborot ishonchliligi masalalariga ham e’tibor qaratiladi.
References
1. Назаров, В. И. Искусственный интеллект и его применение в химии / В. И. Назаров. — Москва: Наука, 2021. — 312 с.
2. Goodfellow, I. Deep Learning / Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville. — Cambridge: MIT Press, 2016. — 775 p.
3. Xu, Y. Deep learning for drug-induced liver injury / Y. Xu, Z. Dai, M. Chen // Journal of Chemical Information and Modeling. — 2020. — Vol. 60, No. 1. — P. 200–207.
4. Vasudevan, A. Artificial intelligence in reaction prediction: Applications in synthetic chemistry / A. Vasudevan, B. King // Chemical Reviews. — 2021. — Vol. 121, No. 4. — P. 3019–3055.
5. Алешин, А. Ю. Моделирование химических реакций с использованием нейросетей / А. Ю. Алешин // Вестник Российского химического общества. — 2022. — №3. — С. 145–152.
