Инфохимия — это междисциплинарное направление на стыке химии, информатики, математики и анализа данных.

• Курс поможет школьникам углубить знания по химии, развить навыки решения олимпиадных задач, научиться осмысленно читать научные статьи и составлять план собственного исследования. На курсе школьники познакомятся с основами научной работы и будут изучать химию через обсуждение исследовательских задач, научных статей и экспериментов. Занятия проходят по субботам.
  Педагог — Леонид Гудзеров, сотрудник Университета ИТМО.

Курс рассчитан на школьников 9–10 классов.

Основные направления курса:

• Химическая база и олимпиадные задачи.
• Изучение химических понятий и закономерностей, решение расчётных и качественных задач, разбор подходов к их решению.
• Работа с научной литературой. Поиск публикаций, знакомство со структурой научной статьи, обсуждение методов и выводов авторов, подготовка литературного обзора.
• Планирование исследований. Постановка исследовательского вопроса, формулирование гипотезы, определение цели и задач, выбор методов проверки.
• Обсуждение экспериментов. Выбор условий и контрольных опытов, оценка воспроизводимости, возможных ошибок и требований безопасности. Физико-химические методы анализа.
• Знакомство с методами изучения состава, структуры и свойств веществ, их возможностями и ограничениями, основами интерпретации результатов.
• Цифровые инструменты и готовые модели ИИ. Использование для помощи в работе с текстами, объяснении сложных понятий и анализе данных с проверкой ответов по надёжным источникам.

В инфохимии химические процессы и свойства веществ описывают и предсказывают с помощью цифровых методов.

Основные задачи:

• Кодировать химическую информацию. Молекулы представляют в виде строк (например, SMILES) или графов — так их может «понимать» компьютер.
• Строить предсказательные модели. С помощью машинного обучения прогнозируют свойства веществ (растворимость, токсичность, температуру плавления) и даже возможные реакции.
• Автоматизировать поиск и анализ данных. Обрабатывают большие массивы из научных статей, баз данных и экспериментов, чтобы быстрее находить закономерности.
• Управлять химическими системами. Например, используют алгоритмы для оптимизации условий синтеза или управления роботизированными установками в «умной» лаборатории.

Где это применяют:

• Разработка лекарств. Быстро отсеивают неподходящие молекулы и фокусируются на перспективных кандидатах.
• Создание новых материалов. Подбирают составы для аккумуляторов, полимеров, катализаторов.
• Экологический мониторинг. Моделируют поведение веществ в окружающей среде и оценивают риски.
• Химическая аналитика. Автоматизируют обработку спектров, хроматограмм и других данных приборов.

ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСЬ 2026/2027