Глубокие эвтектические растворители являются перспективными экстрагентами для применения в нефтехимии, синтезе новых лекарств и целлюлозно-бумажной промышленности. Однако выбор системы для конкретной задачи является время затратным. Поэтому в работе показана возможность создания моделей машинного обучения, способных предсказывать плотность ГЭР с высокой точностью для различных типов бинарных и трехкомпонентных ГЭР. Это исследование показывает возможность прогнозирования других физико-химических свойств глубоких эвтектических растворителей, что позволит проводить направленный дизайн ГЭР для решения различных технологических задач.
Одегова В.С., Лавриненко А.К. (науч. рук. Виноградов В.В.) Алгоритмы искусственного интеллекта для предсказания физико-химических свойств глубоких эвтектических растворителей // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2023]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/11049