Разработка и параллельная генерация диверсифицированного синтетического датасета кинетических кривых для задач машинного обучения в химической кинетике

Аннотация

Цель работы − разработка программного генератора синтетических кинетических кривых, пригодных для обучения и тестирования алгоритмов машинного обучения при решении задач структурной идентификации механизмов химических реакций. Предложенный подход основан на стохастическом варьировании кинетических параметров, начальных условий, температурных характеристик и уровня экспериментального шума с последующим численным интегрированием систем обыкновенных дифференциальных уравнений. Реализован набор типовых механизмов, включающий реакции первого порядка, параллельные и последовательные схемы, обратимые, бимолекулярные и автокаталитические превращения. Для ускорения формирования больших выборок разработана параллельная архитектура генерации на основе модуля multiprocessing языка Python. Показано, что разделение задач между независимыми процессами и предварительное назначение уникальных случайных seed-значений обеспечивают воспроизводимость данных и практически линейное ускорение на многоядерных рабочих станциях. Разработанный генератор позволяет получать десятки и сотни тысяч размеченных траекторий, включая чистые и зашумлённые кривые, а также метаинформацию о механизме и параметрах модели. doi: 10.33184/bulletin-bsu-2026.3.8