ИСТИНА

Эффективное экстракционное разделение близких по свойствам катионов металлов требует подбора лигандов, способных обеспечить прочное и селективное связывание с одним из разделяемых катионов. Экспериментальный поиск таких лигандов подразумевает множественное определение устойчивости комплексов, что требует значительных ресурсов. Поэтому представляется актуальной задача теоретического предсказания констант устойчивости комплексов металлов с органическими лигандами. Графовые нейронные сети не раз с успехом применялись для решения различных химических задач 1,2 . В рамках данной работы была разработана модель для предсказания констант устойчивости комплексов металл-лиганд состава 1:1. Предлагаемая модель была обучена на комплексах лантаноидов, некоторых актиноидов и других металлов. Коэффициент детерминации (R 2 ) итоговой модели на валидационной выборке для большинства катионов превысил 0.9, что свидетельствует о хорошей предсказательной способности модели.