[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"$fEUsqAWToIXmmY1BuL8qkiGe6P5fn29WLDW5Lhut5nXc":3},{"article":4,"related":20},{"title":5,"slug":6,"dek":7,"body":8,"cover":9,"type":10,"reading_minutes":11,"published_at":12,"category":13,"author":15},"Нейросети допускают ошибки в предсказании свойств лекарств","nejroseti-dopuskayut-oshibki-v-predskazanii-svojstv-lekarstv-46843","Исследование МФТИ выявило систематические ошибки ИИ при моделировании новых препаратов.","Ученые из МФТИ проверили точность нейросетей в моделировании новых лекарств. Оказалось, алгоритмы часто ошибаются при предсказании структуры молекул и их биологической активности. Проблема связана с ограничениями обучающих данных — ИИ плохо работает с соединениями, которые сильно отличаются от известных.  \n\nИсследователи протестировали популярные модели, включая GraphINVENT и REINVENT. В 40% случаев нейросети предлагали молекулы, которые либо невозможно синтезировать, либо они не обладали нужными свойствами. Особенно часто ошибки возникали при работе с редкими химическими структурами.  \n\nОсновная причина — недостаток данных. Большинство алгоритмов обучают на базах существующих соединений, но они охватывают лишь 10% теоретически возможных молекул. Когда нейросети сталкиваются с новыми комбинациями атомов, результаты становятся ненадежными.  \n\nУченые предложили два решения. Первое — улучшение обучающих наборов за счет синтетических данных и квантово-химических расчетов. Второе — гибридные модели, где ИИ сочетается с традиционными методами молекулярного моделирования.  \n\nФармацевтические компании уже используют ИИ для ускорения разработки лекарств. Однако исследование МФТИ показывает, что полностью полагаться на нейросети нельзя. Ошибки в предсказаниях могут привести к значительным финансовым потерям на поздних стадиях испытаний.  \n\nЭксперты рекомендуют проверять предложения алгоритмов экспериментально. «ИИ — мощный инструмент, но он не заменяет химиков, — говорит один из авторов исследования. — Пока это помощник, а не волшебная палочка».","https:\u002F\u002Fasiclub.ru\u002Fimg\u002Fa083d990-af15-4d2c-87de-b1235a1bd97a","news",2,"2026-08-12T15:00:43.000Z",{"name":14},"Модели",{"name":16,"slug":17,"role":18,"bio":19},"Артём Соколов","artem-sokolov","автор","Следит за релизами больших языковых моделей и агентных систем. Разбирает бенчмарки без хайпа и переводит новости лабораторий в понятные выводы для практиков.",[21,27,33],{"title":22,"slug":23,"cover":24,"reading_minutes":11,"published_at":25,"category":26},"Nvidia разрабатывает открытую ИИ-модель Nemotron 4 на 1 трлн параметров","nvidia-razrabatyvaet-otkrytuyu-ii-model-nemotron-4-na-1-trln-parametro-48630","https:\u002F\u002Fasiclub.ru\u002Fimg\u002Fad21bdd1-0f8d-4ffd-8dc5-35bf97a6bca9","2026-08-12T15:30:30.000Z",{"name":14},{"title":28,"slug":29,"cover":30,"reading_minutes":11,"published_at":31,"category":32},"ChatGPT и Gemini преодолели отметку в миллиард пользователей","chatgpt-i-gemini-preodoleli-otmetku-v-milliard-polzovatelej-3631","https:\u002F\u002Fasiclub.ru\u002Fimg\u002F6a955e34-fd62-4391-9643-2d74e3227a27","2026-08-12T03:00:31.000Z",{"name":14},{"title":34,"slug":35,"cover":36,"reading_minutes":11,"published_at":37,"category":38},"Nvidia представила открытую модель Nemotron 3.5 Lightning для работы на одном GPU","nvidia-predstavila-otkrytuyu-model-nemotron-35-lightning-dlya-raboty-n-38","https:\u002F\u002Fasiclub.ru\u002Fimg\u002F6616771a-e1f7-4071-9381-2502d6ebdd5f","2026-08-12T02:00:38.000Z",{"name":14}]