ИИ поможет в разработке новых сверхтвердых материалов

В России создали ИИ-систему, которая может ускорить разработку новых сверхтвердых материалов на базе соединений бора и вольфрама. С помощью нового инструмента ученые смогли быстрее рассчитывать свойства высшего борида вольфрама, допированного другими металлами. 

«Обученная нами модель позволила проанализировать все допанты всего лишь за несколько дней и выбрать наиболее перспективные из них с точки зрения экспериментальной проверки. Важно подчеркнуть, что, хотя разработанный подход был применен к высшим боридам, по построению он не ограничен каким-либо классом соединений и может быть использован для поиска новых представителей в любом другом семействе функциональных материалов», – заявил ведущий научный сотрудник Института искусственного интеллекта AIRI Роман Еремин, пишет ТАСС.

Исследователи AIRI, специалисты «Сбера», Томского политехнического университета и «Сколтеха» (группа ВЭБ.РФ) рассказали, что на данный момент химики и биологи используют методы квантовой химии для предсказания того, как будут себя вести молекулы или кристаллы. Однако такие расчеты требуют большого количества времени и вычислительных ресурсов.

Ученые пробуют избежать этих сложностей при помощи квантовых компьютеров и нейросетей, которые определяют то, как будут взаимодействовать частицы друг с другом. Российские исследователи успешно используют ИИ-системы, основанные на базе GNN-нейросетей. Они представляют решаемую задачу в виде графа, математической структуры, состоящей из связанных друг с другом узлов и соединяющих их ребер. 

«В построенном нами пространстве поиска прямое использование квантово-механических расчетов могло бы занять годы. Вместо перебора всех вариантов мы разработали схему последовательного включения в обучение графовой нейронной сети только тех структур, на которых она ошибалась сильнее всего. Это снизило комбинаторную сложность задачи, позволив добиться приемлемого качества прогнозов уже для 200 тренировочных структур», – добавил Еремин. 

Ученые уже смогли предсказать термодинамические свойства почти в 375 тыс. структурных конфигураций и найти наиболее перспективные соединения с улучшенными механическими свойствами. Например, пентаборид вольфрама, допированный танталом в процентном содержании от 20 до 60%. Дальнейший синтез этого вещества в Томском политехническом университете подтвердил улучшенные механические характеристики данного соединения вольфрама. Такие данные говорят  о том, что использование ИИ является перспективным методом для разработки новых материалов.

Ранее ученые из стартапа Earth AI обнаружил месторождения критически важных минералов в некоторых районах Австралии. С помощью ИИ специалистам удалось найти полезные ископаемые в местах, которые раньше игнорировались другими горнодобывающими компаниями.