Цифровая химия – одно из ключевых направлений исследований Института нефтехимии и катализа. В 2022–2024 гг. в лаборатории математической химии выполнялся проект «Цифровая органическая химия – новая методология алгоритмизированной оценки химических реакций на основе информационно-энтропийных индексов» (руководитель – Д.Ш. Сабиров), поддержанный Российским научным фондом. Одним из ключевых инструментов цифровой химии является использование дескрипторов для описания строения химических соединений, и эта область очень хорошо изучена для изолированных молекул. Вместе с тем, использование структурных дескрипторов для описания молекулярных ансамблей и химических процессов до сих пор оставался открытым. В проекте предложен новый подход к вычислению структурного дескриптора химических реакций – информационной энтропии. В развиваемом подходе реакция представляется как превращение ансамбля молекул исходных веществ в молекулярный ансамбль продуктов и существует возможность раздельной количественной оценки вкладов в химическую реакцию, связанных с изменением строения и размера молекул. Подход показал эффективность для создания алгоритмов классификации простых и сложных (многостадийных) химических реакций.
Результаты проекта представлялись на различных российских и международных конференциях. В январе 2025 года результаты обсуждались на международном семинаре 10èmes Journées “Complexité-Désordre”, представляющем собой междисциплинарную площадку для обсуждения работ специалистов из разных областей науки. Интерес к информационной энтропии химических реакций более широкой аудитории связан с ее релевантностью физическим и физико-химическим процессам в неравновесных условиях. Видео доклада доступно на сайте ИНК УФИЦ РАН.
Более подробно с исследованиями ИНК УФИЦ РАН в области структурных дескрипторов для цифровой химии можно ознакомиться в обзорных работах
- «Complexity of molecular ensembles with Basak’s indices» (глава в книге Mathematical Descriptors of Molecules and Biomolecules, 2025, Springer);
- «Информатика химических реакций…» (Известия Академии наук. Серия химическая, 2024, №8, с. 2123–2143);
- «Information entropy in chemistry…» (Entropy2021, 23(10), 1240);
- «Information entropy of molecular ensembles…» (глава в книге Understanding Information Entropy, 2023, Nova Science Publishers).
