Ученые усовершенствовали инструмент для моделирования химических реакций и предсказания свойств молекул, который использует нейросети для тонкой подстройки параметров. В отличие от полностью нейросетевых подходов, новый алгоритм не нарушает фундаментальные законы физики и снижает ошибку в расчетах энергии химических реакций почти на 26%. Благодаря этому он позволяет точнее описывать поведение электронов в сложных химических системах, что необходимо для предсказания их свойств, например при разработке новых лекарств, катализаторов и материалов. Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в Journal of Chemical Theory and Computation.