ИИ-ассистента для анализа экспериментальных масс-спектров, построения гипотез о структуре соединений и генерации молекулярных кандидатов создают сотрудники Лаборатории искусственного интеллекта в химии Университета Иннополис. Система ускоряет химические исследования за счёт автоматизации одного из наиболее сложных этапов — перехода от экспериментального спектра к возможной структуре вещества. Разработка полезна химикам и сотрудникам лабораторий, фармацевтических компаний, предприятий нефтехимической отрасли и высокопроизводительного скрининга. Промежуточные результаты проекта исследователи презентовали на выставке ИИ-решений форума «Цифровые дни Иннополиса».
При исследовании химических соединений учёные используют тандемную масс-спектрометрию, которая позволяет получить характерный «отпечаток» молекулы — масс-спектр. Однако его интерпретация остаётся сложной задачей: специалисту необходимо определить возможный состав вещества, понять его структурные особенности и сформировать гипотезы о том, какая молекула могла дать наблюдаемый спектр. Такой анализ требует высокой квалификации и может занимать от нескольких часов до нескольких дней.
Исследователи Университета Иннополис разрабатывают цифрового ИИ-ассистента, который автоматизирует значительную часть этого процесса. Система анализирует спектральные данные, определяет возможную молекулярную формулу и структурные признаки соединения, а затем на их основе генерирует возможные молекулярные структуры. Полученные гипотезы автоматически проверяются, приоритезируются и представляются исследователю для дальнейшего анализа.
Система работает поэтапно. Сначала по экспериментальному тандемному масс-спектру она определяет наиболее вероятную молекулярную формулу. На текущем этапе разработки корректный результат достигается примерно в 80% случаев. Затем для выбранной формулы система восстанавливает набор структурных признаков — своеобразный молекулярный «отпечаток». При успешном прохождении этого этапа его соответствие эталонным данным превышает 90%. На основе полученного отпечатка система генерирует финальные варианты молекулярной структуры и ранжирует их для исследователя. В отдельных экспериментальных тестах, проведённых на спектрах научных партнёров, соответствие предложенной системой структурной гипотезы экспериментальным данным достигало 93% и выше.
Иван Голов, разработчик Лаборатории искусственного интеллекта в химии Университета Иннополис: «Наша задача — создать не отдельную модель для одной операции, а полноценного цифрового помощника химика. Исследователь загружает экспериментальный спектр, а система помогает пройти весь путь анализа: определить возможный состав соединения, извлечь его структурные признаки, сформировать молекулярные гипотезы, проверить их и представить результаты в удобном виде. ИИ не заменяет эксперимент и экспертную оценку, но позволит значительно быстрее перейти от большого массива спектральных данных к конкретным химическим гипотезам».
На мировом рынке уже существуют отдельные решения для определения молекулярных формул, анализа структурных признаков, поиска кандидатов и генерации молекул по масс-спектрам. Особенность разработки Университета Иннополис — объединение этих этапов в единую интеллектуальную систему, дополненную собственным агентным ИИ, автоматической проверкой химических гипотез, визуализацией результатов и формированием отчётов. В российском сегменте комплексные цифровые решения такого класса практически не представлены.
Практическая апробация технологии проводится совместно с российскими научными организациями. Среди ключевых партнёров проекта — Институт органической химии им. Н. Д. Зелинского РАН и Институт органической и физической химии им. А. Е. Арбузова ФИЦ КазНЦ РАН. К тестированию системы разработчики также привлекли контрольную группу исследователей из ведущих научных и образовательных центров России, включая специалистов из Москвы, Казани и Новосибирска. Учёные передают экспериментальные спектры и участвуют в независимой оценке качества предлагаемых системой молекулярных гипотез.
Подобные технологии потенциально могут быть востребованы более чем 7,6 тыс. предприятий химической и нефтехимической отраслей и 130 тыс. учёных и исследователей в России. Масштаб автоматизации масс-спектрометрического анализа потенциально может достигать 240 млн экспериментов в год, а совокупный экономический эффект от сокращения времени обработки и интерпретации данных оценивается до 1,5 млрд рублей.
Первый этап проекта завершится в 2026 году, в 2027 — решение интегрируют с доменом «Наука и инновации» на базе Единой государственной информационной системы учёта научно-исследовательских, опытно-конструкторских и технологических работ.
В дальнейшем разработчики планируют расширить экспериментальную валидацию системы, подключить дополнительные химические базы данных и источники информации, повысить качество генерации молекулярных структур и развить платформу в сторону полноценной цифровой среды для проведения химических исследований.
Проект развивается в рамках направления Исследовательского центра в сфере ИИ Университета Иннополис по применению искусственного интеллекта для ускорения научных исследований. Российский ИТ-вуз стал одним из победителей третьей волны федеральной программы поддержки таких центров. Одно из ключевых направлений работы команды — создание ИИ-инструментов для химии, анализа масс-спектрометрических данных и поддержки исследователей при работе с экспериментальными результатами.
«Цифровые дни Иннополиса» (Digital Innopolis Days) — главный форум Университета Иннополис, который проходит с 2021 года. За 5 лет международный форум об искусственном интеллекте, робототехнике и образовании объединил 15 107 очных участников из более 500 городов России и 30 стран, а 1 325 экспертов выступили с образовательными лекциями.
Форум 2026 года организован Университетом Иннополис при поддержке Сбера, Почтатеха, МТС, Авито, БАРС Груп и Альфа-Банка. Генеральный информационный партнёр — МИР 24, официальный медиапартнёр — Hi-Tech Mail, информационные партнёры — Инк, Компьютерра, ComNews, Наука и жизнь, Мир робототехники, Content-Review, Хайтек, Наука.рф, IT World, МЕДИА ТОК, Global Digital Space, BRICS Business Magazine, РИТМ Машиностроения, Аддитивные технологии и ещё 23 профильных Telegram-канала и сообщества ВКонтакте.
