В рамках работы НОШ МГУ «Мозг» сотрудники Московского университета разработали алгоритм на основе роевого интеллекта для поиска возможных стабильных конформаций малых органических молекул.
Для того, чтобы описывать реальное поведение малых органических молекул в различных средах и условиях, зачастую необходимо знать набор присутствующих при этих условиях конформаций. В термодинамически равновесной системе молекулы располагаются в некотором наборе конформаций, соответствующих глобальному и локальным энергетическим минимумам. Поиск конформаций квантовохимическими методами вызывает значительные временные затраты. Перспективным является применение различных метаэвристических подходов — подходов, не имеющих строгого обоснования, но для поставленной задачи достигающих приемлемых результатов.
Широким классом метаэвристических подходов являются алгоритмы, вдохновленные реально происходящими в природе процессами, из которых можно выделить подкласс, имитирующий поведение различных животных сообществ. Данные алгоритмы получили широкое распространение для задач оптимизации. Одним из популярных эволюционных подходов является алгоритм пчелиной колонии (роевого интеллекта) — алгоритм, имитирующий поведение семьи медоносных пчел при поиске нектара, в котором положения с большим количеством нектара ассоциируется с меньшим значением оптимизируемой функции.
На основе алгоритма роевого интеллекта разработан программный код, решающий задачу нахождения глобального и локальных минимумов энергий конформеров малых органических молекул. Принцип работы алгоритма заключается в представлении энергии конформации молекулы как функции от величины двугранных углов, входящих в молекулу. Проверка результирующего подхода на экспериментальных данных о глобальном и локальных минимумах малых органических молекул показала большое сходство между рассчитанными и литературными конформациями как для молекул в газовой фазе, так и для конформаций в кристаллических структурах.
Результаты работы являются важным шагом в области развития методов предсказания конформаций органических молекул и их упаковок в органических кристаллах.
Для того, чтобы описывать реальное поведение малых органических молекул в различных средах и условиях, зачастую необходимо знать набор присутствующих при этих условиях конформаций. В термодинамически равновесной системе молекулы располагаются в некотором наборе конформаций, соответствующих глобальному и локальным энергетическим минимумам. Поиск конформаций квантовохимическими методами вызывает значительные временные затраты. Перспективным является применение различных метаэвристических подходов — подходов, не имеющих строгого обоснования, но для поставленной задачи достигающих приемлемых результатов.
Широким классом метаэвристических подходов являются алгоритмы, вдохновленные реально происходящими в природе процессами, из которых можно выделить подкласс, имитирующий поведение различных животных сообществ. Данные алгоритмы получили широкое распространение для задач оптимизации. Одним из популярных эволюционных подходов является алгоритм пчелиной колонии (роевого интеллекта) — алгоритм, имитирующий поведение семьи медоносных пчел при поиске нектара, в котором положения с большим количеством нектара ассоциируется с меньшим значением оптимизируемой функции.
На основе алгоритма роевого интеллекта разработан программный код, решающий задачу нахождения глобального и локальных минимумов энергий конформеров малых органических молекул. Принцип работы алгоритма заключается в представлении энергии конформации молекулы как функции от величины двугранных углов, входящих в молекулу. Проверка результирующего подхода на экспериментальных данных о глобальном и локальных минимумах малых органических молекул показала большое сходство между рассчитанными и литературными конформациями как для молекул в газовой фазе, так и для конформаций в кристаллических структурах.
Результаты работы являются важным шагом в области развития методов предсказания конформаций органических молекул и их упаковок в органических кристаллах.