Российские ученые научились предсказывать структуру цеолитов с помощью машинного обучения 🎓 Специалисты Института катализа СО РАН разработали инструмент на основе машинного обучения, который позволяет практически мгновенно предсказывать распределение катионов в цеолитах фожазитного типа. В пресс-службе вуза отмечают, что эти материалы широко применяются в химической и нефтяной промышленности. ⚙ Положение катионов в структуре цеолита определяет его адсорбционные свойства – способность избирательно поглощать различные вещества. Это важно, в частности, при разработке эффективных сорбентов для разделения газовых смесей и получения чистого водорода. 👥 Создавая модель, ученые сначала разработали алгоритм взаимодействия катионов с каркасом цеолита и с его помощью рассчитали их размещение в 4 тыс. структур различного состава. Полученные данные использовали для обучения модели, точность которой проверили на опубликованных экспериментальных результатах более чем для 100 структур цеолитов. «Нам удалось разработать суррогатную модель, позволяющую практически мгновенно предсказывать распределение катионов в цеолитах со структурой фожазита на основе их химического состава. Такая модель позволяет проводить широкомасштабные скрининги для поиска перспективных сорбентов для задач газоразделения», – рассказал ведущий научный сотрудник Института катализа СО РАН Иван Гренев. 2️⃣ Разработка поможет ускорить поиск и создание цеолитов с заданными свойствами. Инструмент размещен в открытом доступе. #нефтехимия 📲 Neftegaz Territory в MAX