Authors: Л.С. ПЕТРОСЯН | И.П. КОСКИН | М.С. КАЗАНЦЕВ
Source: Химия в интересах устойчивого развития (article, 2025-10-31)
Field: Materials Science — Materials Chemistry

МЕТА-ОБУЧЕНИЕ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ ЗАЗОРОВ АРОМАТИЧЕСКИХ МОЛЕКУЛ Представлена новая предиктивная модель на основе машинного мета-обучения для оценки энергетического зазора между граничными молекулярными орбиталями ароматических p-сопряженных молекул. Основная цель исследования заключалась в создании высокоточной и устойчивой модели, способной заменить ресурсоемкие расчеты квантовой химии, в частности методы теории функционала плотности, при скрининге органических соединений для оптоэлектроники. В качестве исходной базы данных использовалась отфильтрованная выборка из публичной базы PubChemQC PM6. Для описания химической структуры применялись дескрипторы Morgan fingerprints, на основе которых были обучены три первичные модели: модель случайного леса, модель деревьев с градиентным усилением и полносвязная нейронная сеть. Наилучшие результаты среди них показала модель с градиентным усилением (средняя абсолютная ошибка равна 0.1795 эВ). Для улучшения точности предсказаний была реализована мета-модель, которая обучалась на выходах упомянутых первичных моделей. Такой подход продемонстрировал улучшение точности: итоговая средняя абсолютная погрешность составила 0.1744 эВ, что на 8 % лучше по сравнению с простым усреднением и на 3 % - по сравнению с наилучшей первичной моделью. Предложенный подход может быть расширен за счет увеличения выборки и внедрения дополнительных моделей, что открывает широкие перспективы для более точного и быстрого предсказания свойств органических сопряженных молекул в оптоэлектронике. A novel predictive model based on meta-learning algorithms for estimating the energy gap between the frontier molecular orbitals of aromatic p-conjugated molecules is presented. The main goal of the study was to develop a highly accurate and robust model capable of replacing computationally expensive quantum chemistry calculations, in particular the methods based on density functional theory, for screening organic compounds in optoelectronic applications. The filtered subset of the publicly available PubChemQC PM6 database was used as the primary dataset. Molecular structure was encoded using Morgan fingerprints, which served as input for training three base models: Random Forest, Gradient Boosted Trees, and a fully connected Neural Network. Among these, the Gradient Boosted Trees model achieved the best performance (the mean absolute error was 0.1795 eV). To improve prediction accuracy, a meta-model was implemented and trained on the outputs of the above-mentioned base models. This approach demonstrated improved accuracy: the final mean absolute error was 0.1744 eV, which is 8 % better than simple averaging and 3 % better than the best-performing individual model. The proposed approach can be further enhanced by expanding the dataset and incorporating additional models, which pave the way for more accurate and efficient prediction of the properties of organic conjugated molecules in optoelectronics. Density functional theory ; Organic molecules ; Molecular orbital ; Atomic orbital ; Energy (signal processing) ; Quantum ; Molecule Machine Learning in Materials Science ; Advanced Chemical Physics Studies ; Advanced Physical and Chemical Molecular Interactions