Молекулите могат да приемат различни пространствени форми (конформации) и всяка от тях има уникални свойства. Сегашните методи не винаги намират всички възможни варианти, особено за големи молекули.
Изследователи от Института по органична химия „Зелински“ на Руската академия на науките и Московския държавен университет. Зелински от Института по органична химия на Руската академия на науките и Московския държавен университет „Ломоносов“ са предложили метод, който съчетава квантова химия и машинно обучение. Той помага да се открият липсващи форми само за 20-30 опита.
Алгоритъмът използва бейсовски подход – той може да работи дори с малко количество данни, което е особено полезно в химията, където експериментите често са скъпи и сложни.
Методът е тестван върху 60 молекули, включително пептиди и лекарствени съединения. В 24 случая той открива до 28 нови форми, които CREST, една от най-надеждните системи, налични днес, е пропуснала.
