#Хімія

Машинне навчання та мікробіоми для стійкого сільського господарства

Здоров’я ґрунтів відіграє критичну роль у підтримці екологічної та економічної цінності агроекосистем. Мікробіоми ґрунту є багатим джерелом інформації, яку можна проаналізувати ефективніше завдяки сучасним технологіям, зокрема машинному навчанню (ML).

Хімічна переробка пластику готова до запуску

Дослідники зі Швейцарської вищої технічної школи Цюриха відкрили ключовий елемент хімічної переробки пластику, виявивши, що її ефективність залежить від способу перемішування пластику.

ШІ-стартап працює над «телепортацією» цифрових ароматів

Компанія Osmo, що спеціалізується на штучному інтелекті, наближається до втілення фантастичної ідеї: допомогти комп’ютерам розпізнавати запахи, що може значно покращити якість життя людей у всьому світі.

Між ядром та мантією Меркурія знайдено алмазний шар глибиною майже 18 кілометрів

В дослідженні, опублікованому в журналі Nature Communications, вчені з Китаю та Бельгії припускають існування 18-кілометрового шару алмазів поблизу межі між ядром і мантією Меркурія.

На морському дні виявлено джерело «темного кисню»

Дослідники виявили, що ці конкреції можуть виробляти кисень без сонячного світла, що стало несподіваним відкриттям, оскільки кисень зазвичай виробляється організмами за допомогою сонячного світла.

ШІ може покращити смак пива

Вчені з міжнародної команди розробили метод машинного навчання, який може допомогти пивоварам покращити смак пива

Поєднання хімії та ШІ за допомогою нової діалогової мовної моделі

Поява великих мовних моделей призвела до змін у різних галузях, але галузь хімії давно чекала на модель, пристосовану до її унікальних викликів.

TAG-LLM: ШІ-інструмент для розшифровки складних білкових структур і хімічних сполук

TAG-LLM, розроблений у Microsoft Research, відкриває нові перспективи для застосування великих мовних моделей (LLM) у спеціалізованих галузях, таких як обчислювальна біологія і хімія.

Google DeepMind спрогнозував понад два мільйони нових хімічних матеріалів

Штучний інтелект компанії Google DeepMind спрогнозував структуру понад двох мільйонів нових хімічних матеріалів. Цей прорив може призвести до розробки нових і вдосконалених акумуляторів, сонячних панелей і комп’ютерних чіпів.

Розкриття секретів каталітичної ефективності за допомогою глибокого навчання

Хоча моделі глибокого навчання продемонстрували багатообіцяючу здатність прискорювати розробку каталізаторів, існуючі моделі стикаються з труднощами у точному прогнозуванні поведінки каталізатора.

Ретросинтетичний аналіз в один крок завдяки поєднанню знань хіміків з моделями ШІ

У сфері органічного синтезу, який передбачає створення молекул за допомогою хімічних процесів, ретросинтетичний аналіз відіграє вирішальну роль. Цей процес включає в себе пошук можливих реакцій з прекурсорами для досягнення бажаного хімічного результату.