nsu_adivanov_202607.pdf

• Иванов Антон Дмитриевич, выпускник магистратуры факультета информационных технологий НГУ, лаборант ИК СО РАН
• Гренев Иван Васильевич, к. ф.-м. н, в.н.с. ИК СО РАН

Работа посвящена созданию нейросетевого подхода для расчета распределения пор по размерам из изотерм адсорбции. Разрабатываемый метод призван устранить недостатки классического алгоритма регуляризации Тихонова. В ходе исследования сконструированы и обучены четыре архитектуры нейросетей: базовый перцептрон, перцептрон с комбинированным обучением, одномерная сверточная сеть и гибридный автоэнкодер с регрессором. Экспериментально доказано, что модель на основе автоэнкодера является наилучшим решением благодаря эффективной фильтрации приборного шума в латентном пространстве.

• Грант РНФ 24-71-10096 “Новый многоуровневый подход к разработке адсорбционных материалов для процессов газоразделения на основе методов молекулярного моделирования и машинного обучения”, рук. к. ф.-м. н. Гренев Иван Васильевич.

• Иванов, А. Д. Определение распределения пор по размерам адсорбентов и катализаторов с помощью методов машинного обучения / А. Д. Иванов, И. В. Гренев. // Тезисы XXV Всероссийской конференции молодых учёных по математическому моделированию и информационным технологиям (Новосибирск, 21–25 октября 2024 г.). — Новосибирск : ФИЦ ИВТ, 2024. — С. 37. — ISBN 978-5-905569-27-2.
• Иванов, А. Д. Применение методов машинного обучения для определения распределений пор по размерам адсорбентов и катализаторов / А. Д. Иванов, И. В. Гренев. // Физико-химические проблемы адсорбции, структуры и химии поверхности нанопористых материалов: сборник трудов XXI Всероссийского симпозиума с международным участием, посвященного 125-летию Л. В. Радушкевича (Москва, 22–25 апреля 2025 г.). – Москва: ИФХЭ РАН, 2025. – С. 34–35. – ISBN 978-5-00202-834-4.
• Иванов, А. Д. Определение распределения пор по размерам из изотерм адсорбции с помощью методов машинного обучения / А. Д. Иванов, И. В. Гренев. // СХС-2025: материалы II Международного Сибирского химического симпозиума (Томск, 20–24 октября 2025 г.). – Томск: Изд-во ТПУ, 2025. – С. 213–214.
• Machine Learning-Based Predicting of the Equilibrium Cation Distribution in Faujasite-Type Zeolites / I. V. Grenev, M. E. Bobkov, A. D. Ivanov [et al.]. – Текст : электронный // Materials Chemistry and Physics. – 2026. – Vol. 349, Part 2. – Art. 131853, DOI: 10.1016/j.matchemphys.2025.131853.