Большинство растворителей, которые применяют в промышленных процессах (например, для очистки и растворения веществ), дорогие и токсичные для окружающей среды. Альтернативой им могут стать глубокие эвтектические растворители — смесь, которая плавится при меньшей температуре, чем материалы, из которых она состоит. Причем комбинируя компоненты, можно создать растворители с заранее заданными свойствами — например, они могут быть экологически безопасными и при этом обладать низкой стоимостью и высокой эффективностью. Однако на подбор оптимального состава могут уйти месяцы работы.
Исследователи научного кластера SCAMT (Solution Chemistry of Advanced Materials and Technologies) ИТМО разработали модели машинного обучения, которые упростят получение растворителей. Они позволяют заранее предсказать свойства будущего «продукта» из разных ингредиентов.
Модели учитывают точку плавления — параметр, который показывает, является ли смесь жидкостью при определенном соотношении компонентов. Сервис состоит из нескольких алгоритмов, рассчитывающих физико-химические свойства глубоких эвтектических растворителей — помимо температуры плавления также определяются плотность и вязкость.
В отличие от других научных работ исследователи рассмотрели двух- и трехкомпонентные смеси с большим разнообразием составов. Для обучения алгоритмов они проанализировали данные из научных статей, опубликованных с 2003 по 2022 год. База данных по температурам плавления насчитывала около 2000 смесей, по плотности и вязкости — около 4500. Обученные алгоритмы вошли в основу онлайн-сервиса.
«Наука должна быть доступной для всех, поэтому мы выбрали вариант веб-платформы с открытым доступом. Это ускорит внедрение глубоких эвтектических растворителей в научные и индустриальные задачи. Мы дополнительно проверяли наши модели на отдельно собранных данных, которые не использовались для обучения алгоритмов. В итоге наша разработка показала отличные результаты — температура плавления, плотность и вязкость смесей предсказываются с точностью до 90%», — комментирует Валерия Одегова, первый автор статьи, магистрантка программы «Химия и искусственный интеллект».
Валерия Одегова. Источник Центр ИИ в химии / ИТМО
В будущем ученые планируют расширить базу данных сервиса и сосредоточиться на предсказании и других свойств экологичных растворителей — например, их кислотности и полярности.
Исследование выполнено в рамках передовой инженерной школы, реализуемой ИТМО совместно с компанией «Татнефть».
