Kapranova K.A., Kladko D.V., Vinogradov V.V., Razlivina J., Дмитренко А. Prediction of Exchange Bias for Magnetic Heterostructure Nanoparticles with Machine Learning. Journal of Physical Chemistry C. 2025. Vol. 129. No. 2. pp. 1506-1515.
Razlivina J., Dmitrenko A., Vinogradov V. AI-Powered Knowledge Base Enables Transparent Prediction of Nanozyme Multiple Catalytic Activity. Journal of Physical Chemistry Letters. 2024. Vol. 15. No. 22. pp. 5804–5813.
КОЛИЧЕСТВЕННОЕ ПРЕДСКАЗАНИЕ ЦИТОТОКСИЧНОСТИ НАНОМАТЕРИАЛОВ
Использование языковых моделей и методов обработки данных для оптимизации научных исследований
Исследование нанозимов с помощью искусственного интеллекта
Shirokii N., Din Y., Petrov I., Seregin Y., Sirotenko S., Razlivina J., Serov N., Vinogradov V. Quantitative prediction of inorganic nanomaterial cellular toxicity via machine learning. Small. 2023. Vol. 19. No. 19. pp. 2207106.
DIZYME: ПЛАТФОРМА ДЛЯ РАЦИОНАЛЬНОГО ДИЗАЙНА НАНОЗИМОВ
DiZyme: платформа для рационального дизайна нанозимов
Расширяемый ресурс открытого доступа для количественного прогнозирования каталитической активности нанозимов
Razlivina J., Serov N., Shapovalova O., Vinogradov V. DiZyme: Open-Access Expandable Resource for Quantitative Prediction of Nanozyme Catalytic Activity. Small. 2022. Vol. 18. No. 12. pp. 2105673.
РЕАЛИЗАЦИЯ ПОДХОДА SYNTHESIS-BY-DESIGN ДЛЯ ПОЛУЧЕНИЯ НАНОМАТЕРИАЛОВ С КАТАЛИТИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТЬЮ
DiZyme: an Open-Access Expandable Resource for Quantitative Prediction of Nanozyme Catalytic Activity
DiZyme: an Open-Access Expandable Resource for Quantitative Prediction of Nanozyme Catalytic Activity
Рациональный поиск фермент-мимикрирующих наноматериалов для высокоэффективного катализа при помощи алгоритмов машинного обучения
The XII International Conference on Chemistry for Young Scientists MENDELEEV-2021