Новый подход основан на использовании 3D-графовых нейронных сетей, учитывающих пространственную структуру молекул. Это важно при создании красителей и материалов для OLED-дисплеев, поскольку заранее нужно знать, какой свет вещество будет поглощать и излучать.
Чтобы обучить модели, исследователи собрали базу данных nablaColors-3D с экспериментальными данными об оптических свойствах веществ в разных растворителях и их трехмерными структурами.
Тестирование нескольких моделей, включая PaiNN, DimeNet++ и UniMol+, показало, что учет геометрии молекул значительно повышает точность прогнозов. Если методы без пространственной структуры давали среднюю ошибку около 24 нанометров, то новый подход снизил ее до 16 нанометров. Для сравнения, традиционный квантово-химический метод TD-DFT показывает погрешность примерно 62 нанометра.
Источник: пресс-служба AIRI
