Искусственный интеллект в приложении к химии

Бакалавриат 2025/2026

Статус: Курс обязательный (Химия)

Кто читает: Базовая кафедра органической химии Института органической химии им. Н.Д. Зелинского РАН

Где читается: Факультет химии

Когда читается: 4-й курс, 1, 2 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Жиляев Петр Александрович

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 52

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Дисциплина «ИИ в приложении к химии» направлена на формирование у студентов практических компетенций в области применения методов искусственного интеллекта для решения задач химии и химической технологии. В рамках курса изучаются принципы работы с химическими данными и организации воспроизводимых вычислительных экспериментов. Отдельные блоки посвящены нейросетевым представлениям молекул, предсказанию свойств веществ и виртуальному скринингу, а также расшифровке спектроскопических данных (масс-спектрометрия, ЯМР), а также построение автономных агентских систем. Особое внимание уделяется критической оценке качества моделей и выявлению типичных ошибок в бенчмарках. Курс ориентирован на практическую работу с открытыми инструментами и воспроизведение результатов современных научных публикаций.

Цель освоения дисциплины

• Формирование у студентов знаний и навыков в области применения методов искусственного интеллекта и машинного обучения для решения задач химии и материаловедения, включая анализ данных, моделирование реакций, поиск новых соединений и оптимизацию процессов.

Планируемые результаты обучения

знать базовые алгоритмы машинного обучения и их области применения в химии;
уметь использовать Python и специализированные библиотеки (scikit-learn, RDKit, PyTorch) для обработки и анализа химических данных;
понимать основы молекулярного моделирования и предсказания свойств соединений;
владеть методами применения ИИ для автоматизации химико-технологических процессов.

Элементы контроля

Построение и анализ модели ИИ: Практическая работа
Подготовка отчёта по разработке и обучению простой модели машинного обучения для предсказания физико-химических свойств соединений. Содержание отчета по этой работе: 1. Титульный лист 2. Краткая аннотация 3. Расчет теплообменного аппарата. 4. Выводы.
Экзамен

Промежуточная аттестация

2025/2026 2nd module
0.5 * Экзамен + 0.5 * Построение и анализ модели ИИ: Практическая работа

Список литературы

Авторы

Злобин Иван Сергеевич

Программа дисциплины