Секция «Химия»
Список подсекций:
  1. Аналитическая химия
  2. Высокомолекулярные соединения
  3. Дисперсные системы и поверхностные явления
  4. Искусственный интеллект в химии
  5. История химии, методика обучения химии
  6. Катализ
  7. Квантовая химия и строение молекул
  8. Неорганическая химия I (студенты)
  9. Неорганическая химия II (аспиранты и молодые учёные)
  10. Органическая химия
  11. Радиохимия и радиоэкология
  12. Химическая термодинамика и химическая кинетика
  13. Химическая технология и новые материалы
  14. Химия живых систем, нанобиоматериалы и нанобиотехнологии
  15. Электрохимия, химия высоких энергий, спиновая химия
Сортировать по названию доклада      

Подсекция «Искусственный интеллект в химии»
  1. Беспалов И.А. - Вариационные автоэнкодеры для генерации полимеров с заданными свойствами
  2. Быков А.В. - Применение методов машинного обучения для дизайна гибридных 1D галогенометаллатов(III) с заданным значением ширины запрещённой зоны
  3. Григорян И.В. - IPECnet: модель машинного обучения для предсказания свойств водорастворимости интерполиэлектролитных комплексов
  4. Давлетшин А.А. - Разработка алгоритма поиска равновесной геометрии металлоорганических комплексов меди с использованием методов машинного обучения
  5. Деев В.А. - Здесь необходимо написать название работы. УважПрименение генеративно-состязательных нейронных сетей для генерации БИК спектров мочевых камней при изучении мочекаменной болезни
  6. Долотказин М.С. - Поиск оптимального набора эмбеддингов атомов для графовых нейронных сетей на основе химических языковых моделей
  7. Дудаков И.В. - Сравнительный анализ нейронных сетей на кристаллическом графе: исследование экспериментальной базы данных двумерных перовскитоподобных материалов
  8. Зверев Д.В. - Переносимость моделей частичных атомных зарядов на основе машинного обучения для различных химических окружений
  9. Зеленина А.И. - Атомистическое моделирование азотных дефектов в алмазе с использованием машинно-обучаемого потенциала
  10. Злобин И.С. - Вариационные автоэнкодеры для генерации полимеров с заданными свойствами
  11. Ильин Е.А. - Предсказание максимумов поглощения и флуоресценции металлоорганических соединений в видимой области методами машинного обучения
  12. Капранова К.А. - Использование машинного обучения для предсказания обменного смещения в магнитных наночастицах
  13. Кольченко М.М. - Оценки энергии сжатых систем с использованием метода фермионных нейросетей
  14. Константинов Л.Е. - Разработка и верификация моделей машинного обучения для предсказания температур фазовых переходов
  15. Кравцов И.Д. - IPECnet: модель машинного обучения для предсказания свойств водорастворимости интерполиэлектролитных комплексов
  16. Мацеевич С.В. - Иерархическая модель жидкокристаллической системы на основе нейронных сетей
  17. Орлова А.А. - Большие языковые модели для предсказания выходов реакций: скрытые возможности и перспективы
  18. Остарков С.Н. - Поиск оптимального набора эмбеддингов атомов для графовых нейронных сетей на основе химических языковых моделей
  19. Пикулин И.С. - Предсказание константы устойчивости комплексов металлов с помощью графовой нейронной сети
  20. Рубцов И.Д. - Применение больших языковых моделей для поиска перспективных керамических материалов для иммобилизации радиоактивных отходов
  21. Рылов А.В. - Машинное обучение для оценки параметров плазменных источников по спектральным данным
  22. Савельев С.А. - Исследование жидкометаллической коррозии межзёренных границ в системе Ni/Pb
  23. Семенчук А.А. - PANDA-NN: улучшенный алгоритм для определения контактного угла по одномерному профилю плотности и классификация поверхностей
  24. Сидорова Э.С. - Прогнозирование растворимости органических соединений в различных растворителях методами глубокого обучения
  25. Смирнов М.В. - Нейросетевое моделирование окислительно-восстановительных потенциалов органических молекул в растворе
  26. Смирнов С.А. - Молекулярно-динамическое моделирование кристаллизации наночастиц MoS2 с машинно-обучаемым потенциалом
  27. Степанюк Р.А. - Предсказание спектров возбуждения флуоресценции на основе данных КМ/ММ молекулярной динамики флуоресцентных белков с помощью моделей машинного обучения
  28. Султановская А.С. - Создание предиктивных и генеративных моделей машинного обучения для поиска составов стеклянных матриц для иммобилизации радиоактивных отходов
  29. Тужаров Е.И. - Предсказание адсорбции у металлоорганических каркасов (MOF) по кристаллической структуре с использованием графовых нейронных сетей и трансформеров
  30. Хрисанфов М.Д. - Поиск ошибок в хроматографических базах данных методами машинного и глубокого обучения
  31. Янжимаев Б.Ю. - Исследование локальной геометрии цеолита ZSM-5 с использованием CHGNet
Материалы Международного молодежного научного форума «ЛОМОНОСОВ-2025» / Отв. ред. И.А. Алешковский, А.В. Андриянов, Е.А. Антипов, Е.И. Зимакова. [Электронный ресурс] – М.: МАКС Пресс, 2025.
ISBN 978-5-317-07418-0