Ученые из МГУ использовали искусственный интеллект для анализа спектров полициклических ароматических углеводородов — сложных органических молекул, обнаруженных как в земной атмосфере, так и в межзвездном пространстве. Об исследовании сообщает пресс-служба вуза.
Исследователи химического факультета МГУ создали модель, способную точно предсказывать инфракрасные спектры полициклических ароматических углеводородов (ПАУ) — сложных органических соединений, распространенных на Земле и в космосе. Результаты исследования опубликованы в журнале Journal of Chemical Information and Modeling.
ПАУ — органические молекулы, состоящие из двух и более соединенных бензольных колец. На Земле эти соединения образуются в результате сжигания топлива, лесных пожаров и промышленных процессов, часто выступая как загрязнители окружающей среды.
Однако ПАУ также широко распространены в космосе — от межзвездных пылевых облаков до атмосфер планет. Распространенность этих молекул породила гипотезу об их участии в формировании РНК в «первичном бульоне» на ранней Земле. Проблема в том, что выделять сигналы таких молекул в данных телескопах — непростая задача.
«Одна из главных сложностей в изучении ПАУ заключается в том, что экспериментальные спектры известны лишь для ограниченного числа этих молекул, а теоретический расчет требует огромных вычислительных ресурсов», — объясняет ситуацию автор исследования Бабкен Бегларян, аспирант кафедры лазерной химии химического факультета МГУ.
Разработанный химиками алгоритм, предсказывает спектры не только нейтральных, но и заряженных молекул ПАУ. Точное моделирование спектров смесей ПАУ критически важно для анализа состава межзвездной среды, атмосфер планет и других астрономических объектов. Кроме того, это позволит эффективнее отслеживать загрязнение окружающей среды на Земле.
