Kapranova K.A., Razlivina J., Dmitrenko A., Kladko D.V., Vinogradov V.V. Prediction of Exchange Bias for Magnetic Heterostructure Nanoparticles with Machine Learning. Journal of Physical Chemistry C. 2025. Vol. 129. No. 2. pp. 1506-1515.. doi: 10.1021/acs.jpcc.4c07028
Одобеску Р.С., Романова К.В., Мирзаева С., Загорулько О.А., Сим Р.Д., Хакимуллин Р.Р., Razlivina J., Дмитренко А.В., Виноградов В.В. nanoMINER: Multimodal Information Extraction for Nanomaterials. AI4MAT-ICLR. 2025. pp. 1-8.
Vepreva A., Orlova A., Razlivina J., Еремеева М.А., Gubina N., Dmitrenko A., Kapranova X., Jyakhwo S., Vasilev N., Sarkisyan A., Chernyshov I.Y., Vinogradov V., Dmitrenko A. ChemX: A Collection of Chemistry Datasets for Benchmarking Automated Information Extraction. The Thirty-ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems Datasets and Benchmarks Track. 2025.
Odobesku R., Romanova K., Mirzaeva S., Zagorulko O., Sim R., Khakimullin R., Razlivina J., Dmitrenko A., Vinogradov V. Agent-based multimodal information extraction for nanomaterials. npj Computational Materials. 2025. Vol. 11. No. 1. pp. 194.. doi: 10.1038/s41524-025-01674-7
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.. doi: 10.1021/acs.jpclett.4c00959
Использование языковых моделей и методов обработки данных для оптимизации научных исследований
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.. doi: 10.1002/smll.202207106
КОЛИЧЕСТВЕННОЕ ПРЕДСКАЗАНИЕ ЦИТОТОКСИЧНОСТИ НАНОМАТЕРИАЛОВ
Исследование нанозимов с помощью искусственного интеллекта
DIZYME: ПЛАТФОРМА ДЛЯ РАЦИОНАЛЬНОГО ДИЗАЙНА НАНОЗИМОВ
РЕАЛИЗАЦИЯ ПОДХОДА SYNTHESIS-BY-DESIGN ДЛЯ ПОЛУЧЕНИЯ НАНОМАТЕРИАЛОВ С КАТАЛИТИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТЬЮ
Расширяемый ресурс открытого доступа для количественного прогнозирования каталитической активности нанозимов
DiZyme: платформа для рационального дизайна 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.. doi: 10.1002/smll.202105673
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
The XII International Conference on Chemistry for Young Scientists MENDELEEV-2021
Рациональный поиск фермент-мимикрирующих наноматериалов для высокоэффективного катализа при помощи алгоритмов машинного обучения