Валентин Новиков | Машинное обучение для интерпретации спектроскопических данных в химии

Спикер: Валентин Новиков Физические методы исследования играют ключевую роль в современной химии, однако их интерпретация требует высокой квалификации и значительных временных затрат. В докладе я опишу современные подходы на основе машинного обучения, предназначенные для автоматизации анализа спектральных данных - от генеративных моделей для расшифровки ядерного магнитного резонанса органических соединений и сверточных нейросетей для обработки данных с одноразовых сенсоров в пищевой химии до интеграции данных нескольких физических методов для построения цифрового химического двойника нефтяного месторождения. Data Fest 2025: https://ods.ai/events/datafest2025 Презентацию к докладу Вы можете скачать в треке секции ML in Chemistry: https://ods.ai/tracks/df25-ml-in-chemistry Наши соц.сети: Как попасть в чат сообщества ODS Mattermost: https://ods.ai/tracks/mattermost